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量化和减少标签错误对模型差异度量的影响
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了标签错误对模型不平衡指标的影响，并提出了一种估算训练输入标签影响的方法。结合自动重新标记和微调策略，能够显著改善模型的不平衡指标和群体校准误差。
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关键要点
- 标签错误对模型的不平衡指标产生显著影响，尤其是对少数群体。
- 本文通过实证研究了训练时间和测试时间的标签错误如何影响模型的不平衡指标。
- 提出了一种估算训练输入标签对模型群体差异指标影响的方法。
- 实证评估结果显示该方法能够显著改善模型的不平衡指标。
- 结合自动重新标记和微调策略，可以产生具有明显改善群体校准误差的更新模型。
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