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一种基于偏见神经元的数据去偏方法和装置

摘要

本发明公开了一种基于偏见神经元的数据去偏方法和装置,首先获取原始数据,并对所述原始数据中的类别属性进行标记,得到标记后的数据集,记作数据集X;再翻转数据集X中的敏感属性构成数据集X′,利用数据集X和数据集X′筛选深度学习模型中的偏见神经元;构建反向数据集;取k的反向数据集中的样本扩充至数据集X中合成增强数据集,随后将增强数据集输入至深度模型θ,并对深度模型θ进行训练,直到深度模型θ的分类精度大于80%,完成去偏。本发明通过利用深度学习模型中的偏见神经元反向生成训练样本,将原始样本数据集扩充增强,得到更加公平的数据集用于深度学习模型的训练,从而达到消除偏见的目的,并且提升深度学习模型决策的公平性。

著录项

  • 公开/公告号CN115034371A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-09-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江工业大学;

    申请/专利号CN202210685939.0

  • 申请日2022-06-16

  • 分类号G06N3/06;G06N3/08;G06K9/62;

  • 代理机构杭州求是专利事务所有限公司;

  • 代理人邱启旺

  • 地址 310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号

  • 入库时间 2023-06-19 16:44:31

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-09

    公开

    发明专利申请公布

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