本研究提出了FairLoRA正则化器，旨在通过最小化各类损失方差来解决视觉模型的公平性问题。研究表明，缓解偏见的效果依赖于预训练模型、数据集和任务，强调使用多种公平性指标进行全面评估的重要性。