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数值属性的离散化：人类感知的分析

💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本文介绍了一种通过量化筛选医学图像数据集属性的风险，以识别深度学习算法中可能导致偏见的细微因素的技术，并通过真实反事实的比较性能证明了其有效性和灵敏度。该方法应用于一种流行的皮肤病变数据集的自然属性中，并演示了其成功。

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标签

偏见 医学图像数据集 数值 深度学习算法 皮肤病变数据集 自然属性
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