边际无偏网络用于公平视觉识别

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本文介绍了一种新的边际无偏网络(MDN),用于学习无偏表示。通过引入边际惩罚的思想,设计了边际 softmax 损失(MSL),并通过元学习框架自适应更新边际参数。实验结果表明,MDN在少数人群样本上取得了显著的性能,并在对抗先前方法时获得更好的无偏结果。

原文中文,约200字,阅读约需1分钟。
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