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#606
summarized by : yamada ryosuke
どんな論文か？
実世界の顔認識において特定のセンシティブ属性にデータが偏ることは容易に考えられ，それ故に属性によって認識率に差が生じてしまう．しかし，これを調査するには多数のセンシティブ属性の注釈を付与しなければならず，コストが高い．そこで本論文では，センシティブ属性の注釈なしでデータのバイアスを軽減させる手法を提案する．
新規性
顔認識用データセットにおけるセンシティブ属性の注釈を必要とせず，属性間のバイアスを軽減するためのネットワークであるDomain Balancingを提案した．
結果
RFWとAFWにおいて従来手法のCosFaceと比較すると，RFWにおいて，CosFaceは人種間のデータのバイアスの影響を受けており，識別精度の差が大きいが提案手法では認識率が低いアジア人など多くの人種において識別精度を向上させており，バイアスを軽減させることを確認した．
その他（なぜ通ったか？等）
センシティブ属性の注釈を必要とせずにend-to-endで学習しながらバイアスを軽減することが可能であることから，顔認識システムをより一般化することができ，さらには顔認識における公平性問題の解決へとつながることが大きいといえる．
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