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图像上采样方法的公平性评估
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究发现深度学习模型在面部情绪识别中存在种族偏见问题。通过对多样种族分布的训练集进行子采样，可以提高公正性和性能指标。然而，在具有更多面部变化的较大数据集中，种族平衡无法实现测试性能的平等。
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关键要点
- 深度学习模型在面部情绪识别中存在种族偏见问题。
- 通过对多样种族分布的训练集进行子采样，可以提高公正性和性能指标。
- 较小的数据集中的伪造面孔可以在接近种族平衡的模拟中提高公正性，F1分数平均增加27.2个百分点。
- 在人口统计学平等指标上，平均增加15.7个百分点。
- 在具有更多面部变化的较大数据集中，公正性指标通常保持不变，种族平衡无法实现测试性能的平等。
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