多样性类识别自我训练：缓解选择偏差以实现更公正的学习

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究针对机器学习中的选择偏差问题，该偏差通常导致模型对性别或年龄等敏感特征的偏见。提出了一种新的方法DCAST，通过增强样本多样性，利用未标记样本改善基础人口的表示，同时有效识别和缓解复杂数据中的未识别偏差，从而在多个数据集上展现出更强的鲁棒性和公平性。

这篇论文研究了图像识别中的公平性问题，发现类别不平等在数据集和模型中普遍存在。研究指出，不公平性主要来自问题表示，而非分类器偏见。模型在处理更具挑战性的类别时存在预测偏见，导致误报率高、准确率低。通过数据增强和表示学习算法可以改善公平性并提升性能。

公平性 图像识别 数据增强 类别不平等 表示学习
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