CVPRNov, 2019
视觉识别中的公正性:减轻偏见的有效策略
Towards Fairness in Visual Recognition: Effective Strategies for Bias Mitigation
Zeyu Wang, Klint Qinami, Ioannis Christos Karakozis, Kyle Genova, Prem Nair...
TL;DR本文探讨计算机视觉领域中,当进行看似不相关的任务(如活动识别或图像描述)训练时,模型学习偏见的问题,以及避免学习此类偏见的方法,并在 CelebA 数据集的属性分类任务中使用领域无关的训练技术,有效地减轻了现实世界中的性别偏见。