如何在沒有基準線的情況下,開發一種更強大的「正和公平」方法?
在沒有基準線的情況下，開發一種更強大的「正和公平」方法可以考慮以下幾個方向：
相對性能評估：使用相對性能評估的方法，將模型的性能與同類型模型進行比較，而不是依賴於固定的基準線。這樣可以根據當前模型的表現來調整公平性評估。
自適應基準：開發自適應基準，根據數據集的特性和模型的表現動態調整基準線。這樣可以確保基準線能夠反映當前的最佳實踐。
模擬和預測：利用模擬技術來預測不同模型在不同情境下的表現，這樣可以在缺乏實際基準的情況下，提供一個理論上的參考框架。
多樣性指標：引入多樣性指標來評估模型的公平性，這些指標可以基於模型在不同群體中的表現差異來進行評估，而不需要依賴於固定的基準。
通過這些方法，可以在沒有基準線的情況下，開發出更強大的「正和公平」方法，從而促進公平性和性能的平衡。