本研究提出了FairLoRA，一种通过最小化每类损失方差来缓解视觉模型中的偏见的方法。研究表明，缓解偏见的高秩并不普遍适用，需考虑预训练模型、数据集和任务等因素，并强调使用多种公平性指标进行全面评估的重要性。