バイアス軽減

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顔の顕著領域へのランダムなマスク適用によるデータ拡張手法FaceSaliencyAugは、コンピュータビジョンモデルにおける地理的、性差、ステレオタイプ的なバイアスを軽減し、データセットの多様性を向上させることで、モデルの公平性と包括性を促進する。

大規模な画像テキストペアコーパスで学習されたビジョン言語モデルは、画像モジュール、特に画像エンコーダーが、テキストモジュールよりもモデルのバイアスに大きく寄与し、そのバイアスは互いに強め合う傾向があることが明らかになった。

DPMを活用したアンサンブル多様性によるショートカットバイアスの軽減方法を提案。

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