偏りのある学習データを用いて訓練されたニューラルネットワークの偏りを除去する新しい手法「DeNetDM」

ニューラルネットワークの深さの違いを利用して、偏りのある属性と本来の属性を分離し、偏りのない分類器を学習する手法を提案する。