BriefGPT.xyz
Ask
alpha
关键词
under-representation
搜索结果 - 4
回归数据集的不平衡问题
通过分析回归问题中样本分布的不平衡导致的模型倾向于忽视不常见数据且过度关注常见目标的问题，我们提出了回归问题中不平衡的首次定义，并展示其为分类中常用的不平衡度量的推广。通过这一工作，我们希望引起人们对回归不平衡问题的关注，并为未来的研究提供
→
PDF
5 months ago
变色龙：公平感知多模态数据增强的基础模型，提升少数族裔的覆盖率
我们提出了 Chameleon，这是一个系统，它有效地利用生成 AI 和基础模型，在最小程度上增加合成生成元组的数据集，以增强被少数群体所代表的覆盖范围，并通过数据修复显著降低了模型在下游任务中的不公平性。
PDF
5 months ago
公平约束对偏见数据恢复的辅助程度有多大？
通过阈值为基础的最优公平分类器的特征，本文给出了 Blum & Stangl (2019) 结果的另一证明，并证明了其对于偏倚参数的条件既是必要的又是充分的。此外，我们还证明了对于任意数据分布，只要优化准确分类器在假设类别中是公平和稳健的，
→
PDF
7 months ago
关于在数据偏差下测试和比较公平分类器
本文针对注入数据偏差的理论模型，从理论和经验上研究了它对公平分类器准确性和公正性的影响，并证明了在重新加权偏差注入分布上最小化选择精心挑选的重加权损失可以恢复原始数据分布上的贝叶斯最优组感知公平分类器。通过广泛的实验，我们检查了标准公平工具
→
PDF
a year ago
Prev
Next