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分类器到偏差：面向视觉分类器的无监督自动偏差检测
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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
本研究提出了一种无须标注数据的偏差发现框架C2B，通过文本描述生成偏差提议，评估分类模型的偏差准确性。实验结果表明，C2B能够发现超出原始数据集的偏差，且性能优于传统方法，具有广泛的应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种无须标注数据的偏差发现框架C2B。
- C2B通过文本描述生成偏差提议。
- 该框架利用检索模型评估分类模型的偏差准确性。
- 实验结果表明，C2B能够发现超出原始数据集的偏差。
- C2B的性能优于传统的基于任务特定标注的偏差检测方法。
- C2B具有广泛的应用潜力。
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