minority groups | BriefGPT - AI 论文速递

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从多数到少数：基于传播的方法增强皮肤病变分析中的弱势群体
通过有效的扩散增强框架，利用多数群体的丰富信息来改善少数群体的诊断结果，对于皮肤癌等疾病的医学成像分析具有实际价值。
PDF8 days ago
测试唐氏综合症患者人脸识别的性能
本研究探讨了面部识别算法在唐氏综合症患者身上的表现，结果显示唐氏综合症患者的面部识别性能下降，主要原因是出现了更多的错误匹配。
PDF2 months ago
懒散的数据处理方式对公正研究的危害
数据实践塑造了公平机器学习研究和实践。关键数据研究通过指出不足并提出改进建议，为该领域的负责前进提供了重要的反思和批评。本研究对公平机器学习数据集进行了全面分析，展示了不经思考的常见实践如何阻碍算法公平研究的覆盖率和可靠性。我们对表格数据集
PDF2 months ago
ICLR量化和减少标签错误对模型差异度量的影响
标签错误对模型的不平衡指标产生显著影响，尤其是对少数群体，本文通过实证研究了训练时间和测试时间的标签错误如何影响模型的不平衡指标，并提出了一种估算训练输入标签对模型群体差异指标影响的方法，实证评估结果显示该方法能够显著改善模型的不平衡指标，
PDF9 months ago
对比学习中的表征和分配损害调查
自我监督学习中的少数群体代表性受损现象对于性能的影响是一个严重的问题，这篇论文表明了对比学习 tends to collapse representations of minority groups with certain majorit
PDF9 months ago
样本推断中的系统偏差及其对机器学习的影响
在机器学习模型中，对小众群体的收入水平等指标的预测偏低通常源于样本量过小导致的系统性和方向性统计偏差。
PDFa year ago
AAAI通过隐含狄利克雷分配模型探索和分类在线社会运动中出现的 Twitter 话题 ——#BlackLivesMatter 和 #StopAsianHate
该研究运用混合研究方法，采用 Latent Dirichlet Allocation 和 open-coding 分析的方式对黑人以命也，亚裔的衣冠冢两大社交运动的 Twitter 话题进行了综合分析，结果表明虽然这两个运动有各自的分支话题
PDF2 years ago
CVPRWiCV 2021：第八届计算机视觉中的女性研讨会
Women in Computer Vision Workshop - WiCV 2021 aimed to increase visibility of female researchers in computer vision, low
PDF2 years ago
在部分群标签存在的情况下实现群体鲁棒性
提出一种利用部分敏感信息训练深度神经网络并改善少数群体预测性能的方法。
PDF2 years ago
ACL通过不变量合理化降低有害语言检测中的偏见
通过使用不变量理性化 (InvRat) 方法，我们可以降低对某些语法模式的误判，从而避免使用带有偏见的训练数据集导致毒性过滤器产生偏见，进而加剧群体边缘化的现象。
PDF3 years ago
超参数化为什么会加剧虚假相关性的调查
研究超参数化为什么会增加模型大小，尽管数据中存在虚假相关性，具有各种数量的少数族裔，理论上证明模型的归纳偏差会导致过度参数化的问题，并提出子抽样是有效的解决方案。
PDF4 years ago
社交网络中少数群体的可见性
本文研究了同质化行为对于少数群体在社交网络中能见度的影响。通过分析性方程和真实世界社会网络的案例研究，本文提供了一种评估同质化或异质化行为下少数群体能见度的基础。
PDF7 years ago