biased data | BriefGPT - AI 论文速递

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如何做到公平？对标签和选择偏差的研究
存在情况下，偏见缓解技术能够更准确的模型，在无偏数据上测量时。我们通过对偏见类型和缓解技术的效果建立关系来解决这一问题，并用理论分析来解释实验结果，并展示最小化公平度量并不一定会产生最公平的分布。
PDF4 months ago
Falcon：使用多臂赌博机的公平主动学习
在数据分析的开始阶段，尤其是在数据集筛选和标记过程中，存在数据倾向性可能导致不公平的机器学习模型。为了解决这个问题，我们提出了一种可扩展的公平主动学习框架 Falcon，该框架采用数据为中心的方法，通过策略性样本选择改进机器学习模型的公平性
PDF5 months ago
公平预测模型的一致范围近似
提出了一种新的框架，用于验证在偏差数据上训练的预测模型的公平性，其利用了数据库不完整和不一致的查询方法来解决在目标人群上进行公平性查询的一致性范围逼近 (CRA) 问题。在有限的目标人群统计数据或者没有这些数据的情况下，该框架利用数据收集过
PDF2 years ago
ICLR现实世界深度学习应用中的模型选择差异影响
本文研究算法公平性中的偏见数据和人类偏好在模型选择中的作用，并通过真实医学影像数据的深度学习模型实证了模型比较指标的选择，特别是那些不考虑变异性，可能会对模型选择结果造成显着的偏差。
PDF3 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
PDF4 years ago
CVPR通过潜空间去偏置实现公平的属性分类
本文介绍了一种使用 GAN 生成图像并在潜在空间中扰动以生成可以平衡每个受保护属性的训练数据的方法，以缓解由相关性所引起的偏差，通过在原始数据集上增加扰动生成的数据，实证证明训练结果准确且具有许多定量和定性上的优势。在 CelebA 数据集
PDF4 years ago
IJCAICogTree: 无偏见场景图生成的认知树损失
本研究从认知角度研究解决 Scene Graph Generation 领域中偏差数据的问题，提出了一种新的解决方案 —— 建立一种基于偏差预测结果的层次认知结构，通过对结构进行模糊到精细的遍历，实现关注尾部关系的目的。该方案使用 CogT
PDF4 years ago
基于 BERT 的在线社交媒体仇恨言论检测的迁移学习方法
本研究提出了一种基于 BERT 和 Transfer Learning 的新型方案，以捕获社交媒体内容中的仇恨语境，并证明该方案能有效解决标注数据不足和存在偏差的问题，使得模型性能得到提升。
PDF5 years ago
具有偏差反馈的无偏学习排序
通过对因果推断框架的提出，使用倾向权重排序支持向量机从隐式反馈学习，消除了数据偏差问题，取得了更好的结果。
PDF8 years ago