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DemOpts: COVID-19 案件预测模型中的公平性修正
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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
我们展示了深度学习模型在预测COVID-19病例时，不同种族和民族群体之间存在显著差异的平均预测误差。我们提出了一种新的去偏方法DemOpts，用于提高基于可能存在偏见数据集训练的深度学习预测模型的公平性。结果显示，DemOpts可以实现更好的误差平等，降低种族和民族群体的平均误差分布差异。
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关键要点
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深度学习模型在预测COVID-19病例时，不同种族和民族群体之间存在显著差异的平均预测误差。
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这种差异可能导致不公平的政策决策。
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提出了一种新的去偏方法DemOpts，旨在提高深度学习预测模型的公平性。
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DemOpts能够实现更好的误差平等，降低种族和民族群体的平均误差分布差异。
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