画像分類におけるバイアスの軽減は広く研究されており、既存の方法では注目すべき結果が得られています。ただし、これらの手法のほとんどは、特定の画像に既知または未知のバイアスが 1 種類だけ含まれていると

arxiv_reader のブックマーク 2023/08/22 12:10

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4741108099710880687/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2308.10005v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2308.10005v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2308.10005v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">分割と偏見: バイアスに特化した専門家の混合による不可知論的なバイアスの軽減</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/bias">bias</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> 画像分類におけるバイアスの軽減は広く研究されており、既存の方法では注目すべき結果が得られています。ただし、これらの手法のほとんどは、特定の画像に既知または未知のバイアスが 1 種類だけ含まれていると</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230822#bookmark-4741108099710880687"><span class="datetime-body">2023/08/22 12:10</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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