bias mitigation methods | BriefGPT

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CEB：大型语言模型公平性的组合评估基准
评估大型语言模型的偏见，设计数据集进行偏见评估，并提出基于组合评估标准的评估策略，以指导特定偏见缓解方法的发展。
PDF4 days ago
AITTI: 文本到图像生成的自适应包容性标记学习
通过学习自适应的包容性标记，我们提出了一种方法来消除生成模型中出现的陈词滥调偏见，该方法无需明确的属性规范或先验知识。具体而言，我们的方法使用轻量级自适应映射网络定制包容性标记以消除待消除概念的偏见，并通过锚定损失使用少量平衡与包容性样本来
PDF18 days ago
通过通道修剪实现皮肤病诊断公平性
提出了一种创新且可适应的基于软最近邻损失的通道修剪框架，通过通道修剪实现公平性，有效提高公平性而不明显损失准确性。
PDF2 months ago
公平网格搜索：评估增强公平性模型的框架
本研究专注于二元分类，提出了一种名为 FairGridSearch 的新型框架，用于比较提升公平性的模型。研究应用 FairGridSearch 于三个常见数据集，分析了度量选择、基础估计器选择以及分类阈值对模型公平性的影响。研究结果强调选
PDF6 months ago
从虚拟到真实（FFR）：利用合成数据进行减弱虚假相关性的两阶段训练管道
使用合成数据进行预训练并在真实数据上进行微调的新型两阶段方法在减轻视觉识别模型的偏见方面取得了显著的改善，能够与偏见减轻方法整合并获得在三个大规模数据集上的最新性能。
PDFa year ago
MMM$^3$Fair: 通过多级和多敏感属性的重新加权方法缓解医疗数据中的偏见
本文提出 M3Fair 方法，将 RW 方法扩展到多个敏感属性和多个级别，以减轻数据中的偏见，增强医疗公平性。
PDFa year ago
男性也会洗衣服：多属性偏见放大
本文拟解决了计算机视觉中的社会偏见问题，主要集中于模型使用多种属性注释时会放大潜在偏见、评估指标的局限性以及提供建议的新度量标准和方法。
PDF2 years ago
公平信貸評分的算法決策方法
本研究探讨了 12 种顶级的偏差缓解方法，讨论其性能，基于 5 种不同的公平度量标准、实现的准确性和金融机构的潜在利润。我们的研究结果表明，在保留准确性和利润的前提下实现公平存在困难，同时突出了一些最佳和最差的表现，并有助于实验机器学习和其
PDF2 years ago
机器学习分类器偏见缓解方法的全面实证研究
该研究对机器学习分类器的 17 种生动代表性偏差缓解方法进行了综合性的实证研究，在 8 种广泛采用的软件决策任务中应用了 11 种 ML 性能度量（例如，准确性）、4 种公平度量以及 20 种公平 - 性能权衡评估。在分析过程中，作者发现，
PDF2 years ago
基于 VQA 的视觉基础方法的负面案例分析
为解决当前 VQA 方法依赖于数据集偏见和统计相关性的问题，提出了利用视觉提示进行 VQA 模型性能优化的方法，但实现的改进并不是由于视觉提示的影响，而是正则化效应，为此提出了一种不需要外部数据注释的简单正则化方案。
PDF4 years ago