深度学习中的数据增强与可解释性用于发现和减轻偏见
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该论文探讨了深度神经网络中的偏见对模型性能的影响，并提出了降低其影响的方法。论文分为两个部分，第一部分关注机器学习流程中的偏见和错误，介绍了可解释人工智能的分类和方法，并提出了一种半自动数据探索方法用于发现潜在的数据偏见。第二部分重点讨论了降低偏见对机器学习模型影响的三种方法：样式迁移数据增强、针对性数据增强和归因反馈。这些方法的目标是减少偏见对机器学习模型的影响，而不是完全消除。
该论文研究了深度神经网络中偏见对模型性能的影响，并提出了降低其影响的方法。第一部分介绍了可解释人工智能的分类和方法，以及一种半自动数据探索方法。第二部分讨论了三种降低偏见影响的方法。这些方法的目标是减少偏见对机器学习模型的影响，而不是完全消除。
