深圳机器人~数据集具有自己的世界观吗？

inkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif; letter-spacing: 0.544px; text-align: justify;">随同深度学习的不断日常化，数据会集的成见（bias）和公正性（fairness）已经成为一个抢手研讨方向。

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portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">成见在AI范畴是一个很扎手的论题：有些成见是有利的，例如噪声数据能够添加模型的鲁棒性，有些成见是有害的，例如倾向对有色人种辨认过错。

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portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">并且，当咱们得到一个不完美的模型的时分，其间的数据集究竟存在什么成见？这些成见是怎么发生的？

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portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">谷歌的PAIR （People + AI Research）团队最近宣布了一篇博文，用一个很简单风趣的比如评论了这些问题。

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portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">假定咱们具有如下所示的不同形状的数据集，它们对应的标签是有无暗影，如下图。

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portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">使用页面上的交互式分类器，能够分类出如下的成果，并得出相应的准确性。

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portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">模型并不完美，为了对成果进行纠正，你或许想知道模型正在犯什么过错，或许，数据存在哪种类型的成见？

portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">因为各个图形的首要差异在于形状，一个或许的成见存在于形状的不同。经过调查你或许以为三个最首要的形状首要是圆、三角形和矩形。为了证明这个假定，你要坚信你的模型在面临圆、三角形和矩形的时分模型的体现才能的相同的。接下来咱们来做公正性剖析（fairness analysis）。

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portant; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 15px;">首要咱们需要对每个的形状进行标示，可是一个问题是，有些形状并不能很肯定地确认是什么形状，这时分有两种战略，一是把这种形状判别为最有或许是圆、三角形和矩形（with their best guess)；一种是给出一个选项：上述三种形状都不是(as "other")。之后咱们剖析模型关于每一类形状的分类准确率。该交互式页面给了两种战略的成果：

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