タイトル: Null It Out: Guarding Protected Attributes by Iterative Nullspace Projection 著者: Shauli Ravfogel, Yanai Elazar, Hila Gonen, Michael Twiton, Yoav Goldberg 会議・出版: ACL 年: 2020 💡 概要 零空間へ射影を繰り返すことで,分散表現に学習された情報を除去する手法 (Iterative Null-space Projection; INLP) を提案 除去したい情報を検出する線形モデルを学習し表現を零空間に射影することを繰り返すことで線形モデルが情報を検出できない,つまり情報を除去することができる 公平性に関するデータセットに適応し,バイアス除去することで提案手法の有効性を示した 📜 分散表現に学習されている不適切な
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