公平性测试：全面综述与趋势分析
软件工程
2024-03-07 v4
摘要
机器学习（ML）软件的不公平行为已引起软件工程师越来越多的关注和担忧。为解决此问题，大量研究致力于对 ML 软件进行公平性测试，本文对该领域的现有研究进行了全面综述。我们收集了 100 篇论文，并依据测试流程（即如何测试）和测试组件（即测试什么）对其进行组织。此外，我们分析了公平性测试领域的研究重点、趋势以及有前景的方向。我们还识别了被广泛采用的公平性测试数据集与开源工具。
引用
@article{arxiv.2207.10223,
title = {Fairness Testing: A Comprehensive Survey and Analysis of Trends},
author = {Zhenpeng Chen and Jie M. Zhang and Max Hort and Mark Harman and Federica Sarro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.10223},
year = {2024}
}
备注
Accepted by ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM 2024). Please include TOSEM in any citations