本研究提出了TAB框架，解决深度神经网络在不同群体间表现差异的问题。TAB通过识别虚假样本，生成平衡训练集，无需调优超参数，在无群体信息下提升最差群体性能，同时保持整体准确性，效果优于现有方法。