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CVPR
DiffInject: 通过基于扩散的样式注入重新审视去偏倚
通过使用预先训练的扩散模型，我们提出了一种名为 DiffInject 的简单而强大的方法，用于增强合成的偏置冲突样本，从而显著推进了扩散模型在去偏置中的应用。该方法不需要对偏置类型或标记进行明确的了解，使其成为一个完全无监督的去偏置设置。我
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a month ago
复杂性的重要性：在伪相关存在的情况下的特征学习动态
我们提出了一个理论框架和相关的合成数据集，以布尔函数分析为基础，允许对虚假特征相对复杂性和与标签相关性的相对强度进行细粒度控制，以研究虚假相关下特征学习的动态。我们的设置揭示了几个有趣的现象：（1）更强的虚假相关或更简单的虚假特征会减缓核心
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4 months ago
ACL
SODAPOP: 社交常识推理模型中社交偏见的开放式发现
本研究提出了一种基于社交常识问答 SODAPOP 方法，通过生成修改的社交常识数据，使用社交常识模型评估得分以揭示模型对种族、性别等人口统计学因素的陈规定型偏见，并测试其在多种去偏算法上的有效性和局限性。
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2 years ago
ICLR
跨群体分类公平性探索
研究了算法公平性，运用聚类算法对隐式敏感特征进行了研究，增加了模型性能评估范围的修正，进而提高了模型的分类公平性。
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4 years ago
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