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有偏的二元属性分类器忽略了大多数类别
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究扩展了梯度基于Class Activation Mapping (CAM)方法，以适用于二分类器，并可视化二元面部属性分类器的活跃区域。实验结果显示，偏斜分类器主要依赖于多数类别的偏倚激活，而均衡分类器在不平衡数据上经过调整后，多数和少数类别都能显示出预期的激活情况。
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关键要点
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本研究扩展了梯度基于Class Activation Mapping (CAM)方法，以适用于二分类器。
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研究可视化了二元面部属性分类器的活跃区域。
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实验结果显示，偏斜分类器主要依赖于多数类别的偏倚激活。
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均衡分类器在不平衡数据上经过调整后，多数和少数类别都能显示出预期的激活情况。
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