DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 정채윤 | ko |
dc.contributor.author | 한성원 | ko |
dc.contributor.author | 김선동 | ko |
dc.contributor.author | 차미영 | ko |
dc.date.accessioned | 2022-11-14T02:01:38Z | - |
dc.date.available | 2022-11-14T02:01:38Z | - |
dc.date.created | 2022-11-12 | - |
dc.date.issued | 2021-12-20 | - |
dc.identifier.citation | 2021 한국소프트웨어종합학술대회 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/299551 | - |
dc.description.abstract | 이 연구에서는 자기 지도 대조 학습을 기반으로 편향을 해소하고 집단 공정성을 만족하는 데이터 표현을 생성하는 방법을 제시한다. 모델은 공정하게 데이터를 표현하기 위해 임베딩 공간상에서 보호 집단을 구분 불가능하도록 임베딩을 생성하여 이후 본 학습에서 보호 변수를 학습하지 못하도록 한다. 성별, 인종 등의 대표적인 보호 변수에 대해 실험을 진행한 결과, 우리의 모델은 4개의 데이터에서 큰 성능의 손실 없이 공정한 임베딩을 생성하는 결과를 보였다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.publisher | 한국정보과학회, 한국정보처리학회 | - |
dc.title | 집단 공정성을 고려하는 자기 지도 대조 학습 | - |
dc.type | Conference | - |
dc.type.rims | CONF | - |
dc.citation.publicationname | 2021 한국소프트웨어종합학술대회 | - |
dc.identifier.conferencecountry | KO | - |
dc.identifier.conferencelocation | 휘닉스 평창 호텔 & 온라인 | - |
dc.contributor.localauthor | 차미영 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 정채윤 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 한성원 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 김선동 | - |
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