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balanced data
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用扩散模型合成平衡的混合类型表格数据
介绍了一种公平的扩散模型，用于生成平衡的敏感属性数据，并通过实证证据表明该方法在训练数据中有效地减轻了类别不平衡问题，同时保持生成样本的质量，并且在性能和公平性方面优于现有方法用于综合表格数据。
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3 months ago
如何实现平衡高效的多语言模型：既保护用户数据，又保持模型性能
本文提出了一种基于教师 - 学生知识蒸馏的新型多语种训练技术，利用平衡（子采样）数据将单语教师模型的知识蒸馏到一个多语种学生中，可以提高自然语言处理系统中低资源语言的表现。
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2 years ago
面部识别准确率中的性别差异问题
通过实验发现，男女发型有重要差异，尤其是男性胡须会造成不同男性面孔之间的平均外观差异更大，而当基于发型来遮挡面部的数据在性别上平衡后，初始的性别差距在识别准确性上大部分消失，这个结果对未来研究中包含性别差异具有启示意义。
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2 years ago
IJCAI
通过自监督学习克服语言先验的视觉问答
本研究介绍了一种自监督学习框架来解决视觉问答模型中固有数据偏差问题。我们利用自动生成的标签数据来平衡数据偏差，提出一种自监督辅助任务来减少语言先验的影响，从而提高 VQA 模型的准确性，无需引入额外的可视化注释。实验结果表明，我们的方法在常
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4 years ago
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