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面向少量注释的群体鲁棒性的最后一层重新训练

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。

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内容提要

该文介绍了一种提高最差群组准确性的方法，通过模型选择族群注释和少数类别注释，无需额外数据或注释。同时，作者提出了一种轻量级方法SELF，通过误分类或不一致性数据构建重新加权数据集，在四个基准测试中无需族群注释和少于3%的保留类别注释即可与DFR相媲美。

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