- When does Bias Transfer in Transfer Learning? [89.2]
トランスファーラーニングを使用して、トレーニング済みの”ソースモデル”を下流の”ターゲットタスク”に適応させることで、ダウンサイドのないように見えるパフォーマンスを劇的に向上させることができる。 結局のところ、バイアス伝達や、モデルがターゲットクラスに適応した後でも、ソースモデルのバイアスが持続する傾向というマイナス面が存在することを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 6 Jul 2022 17:58:07 GMT)- バイアスがかかった事前学習モデルをTransfer Learningで利用した場合、データセットにバイアスが無くても、最終的なモデルにバイアスが発生するとの報告。危険性を認識しておく必要がある。
- リポジトリはGitHub – MadryLab/bias-transfer