biased training data | BriefGPT

关键词biased training data

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从有偏倾向的训练数据中学习生成公平对话文本
This paper explores equitable text generation in dialogue systems using theories of computational learning, providing fo
PDFa year ago
大型语言模型中的公平性偏差和去偏差之旅
这篇研究使用变换器语言模型研究了其训练数据所带来的偏见问题，并提出了一种去偏方法，得到的去偏模型在下游任务上保持了良好的表现。
PDFa year ago
回声：通过假偏倚标记在回声室中进行无监督去偏置化
本文研究神经网络在训练数据偏差时如何进行鲁棒训练，并提出了一种名为回声方法的策略，该方法训练偏向模型和目标模型以解决偏向模型训练中过拟合的问题，并在合成和真实数据集上取得了优越的去偏成果。
PDFa year ago
Shift-Robust GNNs: 克服局部图训练数据的局限性
本文提出一种称为 Shift-Robust GNN（SR-GNN）的方法，用于解决在真实世界场景下，由于数据获取昂贵和天生偏见而导致的数据采样不均衡问题，SR-GNN 可以适应节点标签采集偏差和数据分布转移等差异，从而实现半监督学习任务中的
PDF3 years ago
如何恢复有偏数据：公平约束是否能提高准确性？
考虑机器学习分类器对不同民族、群体的不公平对待问题，本文提出了公正约束的多种方式，以及带有偏见的训练数据对分类器性能的影响，并探讨了如何利用公正约束的 Empirical Risk Minimization 算法来调整分类器以达到公平与精确
PDF5 years ago