
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。


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顔の顕著性に基づくデータ拡張による地理的-性差-ステレオタイプ的なバイアスの軽減-facesaliencyaug


顔の顕著性に基づくデータ拡張による地理的、性差、ステレオタイプ的なバイアスの軽減：FaceSaliencyAug



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。



画像認識モデルにおけるバイアス：因果媒介分析を用いた理解と軽減



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。
