biased predictions | BriefGPT

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AttnLRP：面向 Transformer 的注意力感知分层相关传播
扩展対面层级相关传递方法以处理注意力层可以实现对大型语言模型进行准确且高效的非黑盒推理解释。
PDF5 months ago
分布转移下的监督算法公平性：一项综述
监督的公平感知机器学习在面临数据分布从源领域到目标领域的变化时，是一个新兴的领域，解决了在实现公正和无偏预测方面的挑战。本综述提供各种类型的分布变化的总结，并全面调查了现有方法，重点介绍了文献中常用的六种方法。此外，本综述列出了可用于经验研
PDF5 months ago
算法公正中的公平替代函数理解
研究人员提出了一种使用代理函数解决机器学习算法中偏见预测问题的方法，并提出了一种新的平衡代理算法来提高公平性表现。
PDF9 months ago
从希望到安全：通过在潜空间中强制执行正确的原因来纠正深度模型的偏见
通过减少模型对偏见的敏感性，我们提出了一种在概念层面上确保正确原因的新方法，通过梯度来建模偏见，通过选择稳健的方向来减少模型对偏见的影响，并在 ISIC、Bone Age、ImageNet 和 CelebA 数据集上使用 VGG、ResNe
PDFa year ago
程序员偏见？还是数据偏见？实地实验对 AI 伦理进行操作化
评估了 400 个 AI 工程师开发的 820 万个算法预测的数学表现，发现不公正的预测主要是由不公正的训练数据引起的，并通过一种新的经济机制提高工程师的努力程度。此外，还发现预测误差在人口统计学群体内相关，创造了跨人口统计学平均化的性能改
PDF4 years ago