本文探讨了在神经影像学和机器学习中处理数据集偏差的方法，提出了基于加权熵的目标函数和数据集谐波化等新技术，以提高模型的准确性和公平性。这些方法在处理不平衡数据和协变量转移方面表现出显著改进。

该文提出了一种新型组合目标函数，用于解决测试数据中的协变量偏移问题。实验证明该方法在公平性与准确性的权衡上优于其他基线方法，并在不对称协变量偏移的新颖设置下展示了显著优势。理论上证明了训练集上的加权熵项和预测损失可以近似于协变量偏移时的测试损失。