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配置数据增强以减少视觉 Transformer 中位置嵌入的方差偏移
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
这项研究调查了视觉转换器中的社会偏见，发现反事实增强训练可以减少偏见，大模型的偏见较少，使用辨别目标进行训练的模型偏见较少。不同的自监督目标可能导致相反的偏见。研究揭示了导致社会偏见的因素，并提出了改善方法。
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关键要点
- 研究调查了视觉转换器中的社会偏见及其影响因素。
- 训练数据、模型架构和训练目标对社会偏见有显著影响。
- 反事实增强训练可以缓解偏见，但无法完全消除。
- 大模型的偏见较小，使用辨别目标训练的模型偏见较少。
- 不同的自监督目标可能导致相反的偏见。
- 研究揭示了导致社会偏见的因素，并提出了改善方法。
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