BriefGPT.xyz
Ask
alpha
关键词
algorithm bias
搜索结果 - 5
通过数据集和训练精化实现更公平的基于类别的增量学习
本文提出了一个名为 CILIATE 的新框架，用于修复迭代学习（IL）中存在的数据集偏差和算法偏差问题，并在三个流行数据集上通过独特重要样本的识别和强制学习提高 iCaRL、BiC 和 WA 等方法的性能。
PDF
a year ago
借助背门攻击的人工偏见来减轻模型偏见
本研究提出一种基于知识蒸馏技术的后门去偏差框架，通过反向人工偏差构建，有效降低了原始数据的模型偏差并最小化了后门攻击的安全风险。该框架在图像和结构化数据集上得到了验证，具有良好的效果。
PDF
a year ago
多样、筛选的临床图像集上皮肤科 AI 性能的差异
本文提出了困扰全球 30 亿人的皮肤科医疗问题，探讨了如何在多样化皮肤色调和非常见病例的图像中应用人工智能技术，并发现当前的皮肤科 AI 算法存在严重的算法偏差，导致对较暗的肤色和非常见疾病的正确率远低于轻皮肤色调和常见疾病，并进一步探讨了
→
PDF
2 years ago
MM
翻译迷失：机器翻译中语言丰富性的流失和衰退
本研究基于实证数据分析了机器翻译与人为翻译之间的词汇丰富性损失，结果表明当前机器翻译系统在保留人类语言文本的词汇多样性方面尚有不足，而其倾向于加剧常见模式并忽视不常见模式的特点，可能会加重针对性别的偏见等问题，并可能导致算法本身的偏见问题。
PDF
5 years ago
MM
2019 进化算法综述
本文提出了五个新的分类来研究进化算法，这些分类主要关注环境控制、搜索过程的解释和重复性、解决方案中输入和输出因果关系的理解、算法偏差的管理以及添加纠正措施的能力，同时也列举了现有算法的分类和未来研究方向。
PDF
5 years ago
Prev
Next