Metric-DST: Mitigating Selection Bias Through Diversity-Guided Semi-Supervised Learning
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内容提要
该研究提出了一种名为Metric-DST的多样性引导自监督学习策略，旨在解决机器学习中的选择偏差问题。通过引入多样的数据样本，增强模型的鲁棒性，改善模型的公平性。研究表明，Metric-DST在处理选择偏差的生成数据和实际数据集时表现优异。
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