这项研究调查了视觉转换器中的社会偏见，发现反事实增强训练可以减少偏见，大模型的偏见较少，使用辨别目标进行训练的模型偏见较少。不同的自监督目标可能导致相反的偏见。研究揭示了导致社会偏见的因素，并提出了改善方法。

这项研究调查了视觉转换器（ViT）中的社会偏见，并发现反事实增强训练可以减轻偏见，大模型的偏见较少，使用辨别目标进行训练的模型偏见较少。此外，不同的自监督目标可能导致相反的偏见。研究揭示了社会偏见出现的因素，并提出了改善方法。

该研究调查了视觉转换器中的社会偏见，发现反事实增强训练可以缓解偏见，大模型的偏见较少，辨别目标训练的模型偏见较少。不同自监督目标训练可能导致相反的偏见。研究揭示了导致社会偏见的因素，并提出了公平改善的模型设计选择。

该研究探讨了视觉转换器中社会偏见的因素，发现反事实增强训练可以缓解偏见，大模型偏见较少，使用辨别目标进行训练的模型偏见也较少。学习到的社会偏见存在不一致性，ViTs可能表现出相反的偏见。研究提出了基于模型设计选择可以实现相当大程度的公平改善。