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초록·키워드
By Machine learning is deeply integrated into modern society, delivering outstanding performance in everyday life. However, these models still rely on the distribution of training data, which exacerbates data bias issues. As machine learning models aim to learn data distribution, biased training data significantly affects fairness and effectiveness. This study proposes a new methodology using adversarial training to develop classification models resilient to data bias. Although various attempts have been made to create unbiased classification models, they often rely on constructing excessively biased models or make unrealistic assumptions, such as knowing bias attribute labels. We aim to address these challenges through simple adversarial training. Experimentson various biased datasets showed that the proposed model training method reduces bias while maintaining accuracy. Furthermore, the model achieves high performance on unbiased datasets, demonstrating robust performance regardless of data distribution
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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