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minority group
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少数群体比例促进对泛化的影响：一层隐藏层神经网络在群体不平衡情况下的理论研究
组不平衡在实证风险最小化（ERM）中是一个已知的问题，这篇论文通过高斯混合模型定量分析个体组对样本复杂度、收敛速度以及测试性能的影响，提供了 ERM 组级泛化的首个理论分析，并验证了理论结果在合成和实际数据集上的有效性。
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4 months ago
ICML
自动特征重新加权的简单快速群体鲁棒性
本文提出了自动特征重新加权 (AFR) 方法，使用加权损失重新训练模型的最后一层来减少对非目标相关的模式的依赖，并在几个视觉和自然语言分类基准测试中获得了最佳结果。
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a year ago
CVPR
WiCV 2022：第十届计算机视觉女性研讨会
本文介绍了在新奥尔良，路易斯安那举办的 Women in Computer Vision Workshop - WiCV 2022 的细节，它为计算机视觉社区的少数人（女性）提供了发声机会，并旨在增加这些研究人员在学术界和工业界的能见度，通
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2 years ago
ICML
基于重复损失最小化的公平性无需人口统计信息
通过采用分布式鲁棒优化的方法，我们可以在不考虑特定群体身份的情况下控制少数群体的风险水平，从而避免了现有的经验风险最小化方法在时间推移中导致的表征偏差加剧。在一个真实的文本自动完成任务中，这种方法提高了少数群体用户的满意度。
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6 years ago
少数游戏中适应性竞争的结构
本文分析了一个类别的游戏，即异构代理商因为处于少数人群而受到奖励。我们发现这样的游戏在代理商之间存在着自适应，从而进入一种效率低下的非有效性阶段，与此同时出现了代理商间的 Emergent Cooperation，并提出策略空间维度与游戏代
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26 years ago
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