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FairSAM：通过对抗性最小化实现受损数据的公平分类
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内容提要
本研究解决了图像分类模型在受损数据上表现不佳的问题，尤其是影响了不同人口子群体的表现，导致算法偏见。提出了一个新颖的评估指标，结合公平性策略和对抗性最小化方法FairSAM，旨在确保受损环境下各人口群体间的表现公平。实验结果表明，FairSAM有效地平衡了鲁棒性与公平性，为受损数据下的公平且强健的图像分类提供了结构化解决方案。
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