研究发现人脸识别系统对某些民族存在偏见，通过合成人脸图像改变种族和肤色，增加数据集多样性，为未来研究工作铺平道路，包括改变模型、扩展方法创建多样肤色数据库和创建代表各种民族的数据集。

近十年来，计算机视觉在微创手术中的应用迅速增加。本研究调查了自我监督学习（SSL）中数据集多样性在手术计算机视觉中的作用，并比较了特定手术数据集与更多样化的一般手术数据集在三个不同的下游手术应用中的性能表现。研究结果表明，使用更多样化的手术数据进一步提高了性能，增加 SSL 数据的多样性有助于模型性能。