
CosFairNet 是一種新穎的去偏差方法，它通過對齊偏差模型和去偏差模型的參數空間來減輕深度學習模型中的偏差，尤其是在非偏差樣本稀缺的情況下。


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cosfairnet-一種基於參數空間的無偏差學習方法


CosFairNet：一種基於參數空間的無偏差學習方法


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深層学習モデルにおけるバイアスは、低レベルの特徴自体が問題なのではなく、ターゲットラベルとバイアス特徴間の意図しない相関によって生じるため、モデルパラメータの再調整によって効果的に軽減できる。


cosfairnet-バイアスのない学習のためのパラメータ空間ベースのアプローチ


CosFairNet: バイアスのない学習のためのパラメータ空間ベースのアプローチ



Existing bias mitigation techniques for deep learning models often fail to generalize to multiple sources of bias and large numbers of dataset groups, even when the bias variables are explicitly provided. Implicit methods can outperform explicit methods in realistic settings.


evaluating-the-effectiveness-of-bias-mitigation-techniques-for-deep-learning-models


Evaluating the Effectiveness of Bias Mitigation Techniques for Deep Learning Models
