Sep, 2022
透过公平的镜子:减少图像数据集中的偏差
Through a fair looking-glass: mitigating bias in image datasets
Amirarsalan Rajabi, Mehdi Yazdani-Jahromi, Ozlem Ozmen Garibay, Gita Sukthankar
TL;DR本研究通过重构和最小化预期变量之间的统计相依来解决图像训练数据偏见的问题,使用包含 U-net 和预训练分类器的架构,将所提出的模型与最新的去偏见方法进行了对比,并展示了模型的公正性 - 准确性组合。