TensorFlow Model Remediation 0.1.3模型公平性修复库
专门做模型公平性修复的库里，tensorflow_model_remediation算是蛮有代表性的。版本0.1.3虽然不大更新，但胜在稳定、轻量。你要是用过TensorFlow，就能快速上手，几个 API 看一下文档基本就能开干。
模型训练阶段就能介入，支持敏感特征的差异化。也就是说，不用你手动去指标，它自己就能帮你调整偏差，挺贴心。举个例子，像性别或年龄对预测结果有不公平影响时，用它来做点 remediation，效果还不错。
搭配Fairness Indicators或What-If Tool一起用，会更好玩。数据预完，直接套上这个库，响应也快，代码也简单。适合做内部评估、实验性调优，开发体验比较顺滑。
不过要注意，目前支持的版本还偏早，和一些新版TensorFlow组合时会遇到兼容问题。建议你确认下版本依赖再整合进主项目。
如果你刚好在调研模型公平性，又在用TensorFlow，可以把tensorflow_model_remediation-0.1.3收进工具库里，日后肯定用得上。
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