我们研究公平的机器学习（ML）设置，其中“上游”模型开发人员的任务是生产公平的ML模型，该模型将被几个类似但独特的“下游”用户使用。这种设置引入了新的挑战，这些挑战因许多现有的公平干预措施而尚未解决，这与现有的批评相呼应，即当前方法并非在现实世界公平的ML用例的多元化需求中广泛适用。为此，我们通过采用基于分配的公平分类视图来解决向上/下流设置。具体而言，我们引入了一种新的公平定义，分布奇偶校验，该定义衡量了跨受保护组的结果分布的差异，并提出了一种后处理方法，以使用最佳运输技术来最大程度地减少此措施。我们证明我们的方法能够为所有下游用户，跨各种公平定义创造更公平的成果，并在推理时间内在未标记的数据上工作。我们通过与几种类似方法和四个基准任务进行比较，通过比较实验验证了这一主张。最终，我们认为可以通过开发特定的干预措施来产生更公平的分类结果。
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