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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,103 - 2,106 (4page)
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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
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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