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Farnaz Faramarzi Lighvan
Farnaz Faramarzi Lighvan
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新的AW-LSSVM方法提高了多视图分类的准确性
研究人员开发了一种自适应加权最小二乘支持向量机（AW-LSSVM），旨在增强多视图分类。该新方法通过分配自适应样本权重，迭代地强制执行不同数据视图之间的互补学习。这些权重是根据其他视图的误分类错误计算的，可以通过平均它们或强调不相似视图的错误。实验表明，AW-LSSVM在多个基准数据集上优于现有的多视图分类技术。
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新数据集和框架解决AI招聘工具中的性别偏见
一篇新发表在arXiv上的论文介绍了一个名为FairCVdb的数据集和一个对抗性学习框架，用于评估和缓解在基于AI的招聘中使用的预训练嵌入中的性别偏见。研究表明，虽然显式性别擦除可以减少偏见，但并不能完全消除它。所提出的对抗性学习方法可以提高公平性，尤其是在原始简历上，并作为文本级别去偏见方法的补充策略。