COBRA

深度分析

COBRA：以跨族群重心對齊改善資料集蒸餾的公平性

資料集蒸餾能壓縮訓練集卻也可能惡化族群預測表現。本研究提出 COBRA，透過跨族群重心對齊作為不受族群規模影響的共享表示，將合成樣本蒸餾朝該重心調整，期望讓每個子族群獲得相近的代表性。實驗證明此做法能減少蒸餾造成的族群不公平並提升少數族群上預測的穩定性。