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协变性转移是一种常见的实践现象，可以显着降低模型的准确性和公平性能。在协变量转变下确保不同敏感群体的公平性至关重要，因为诸如刑事司法等社会意义。我们在无监督的制度中运行，其中只有一组未标记的测试样本以及标记的训练集。在这种高度挑战但现实的情景下提高公平性，我们做出了三项贡献。首先是一个基于新型的复合加权熵的目标，以实现预测准确性，并通过代表匹配的损失进行了优化。我们通过实验验证，在帕累托意义上，相对于几个标准数据集的公平性 - 准确性权衡，在帕累托意义上，使用损失配方优化优于最先进的基线。我们的第二个贡献是一个新的环境，我们称之为不对称的协变量转变，据我们所知，以前尚未研究过。与其他组相比，当一个组的协变量显着转移时，发生不对称的协变量转移发生时，当一个主体群体过分代表时，就会发生这种情况。虽然这种设置对当前基线非常挑战，但我们表明我们提出的方法显着胜过它们。我们的第三个贡献是理论，我们表明我们的加权熵项以及训练集的预测损失近似于协变量下的测试损失。通过经验和正式的复杂性界限，我们表明，与看不见的测试损失的近似不取决于影响许多其他基线的重要性采样方差。
协变性下的公平性：通过几乎没有标记的测试样本改善公平 - 准确性的权衡
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