浙江工业大学 发布 CMNIST-DD, CCFAR10-DD 数据集, 应用在 数据集偏置、机器学习 领域

浙江工业大学 本次发布的数据集 CMNIST-DD, CCFAR10-DD, 本研究构建了两个偏置数据集CMNIST-DD和CCIFAR10-DD，由浙江工业大学和浙江大学合作完成。每个数据集包含6个不同偏置比例（0%至100%）的训练集和一个无偏测试集，旨在为偏置数据集蒸馏的研究提供基础。这些数据集通过引入不同程度的偏置属性，模拟了实际数据集中可能存在的偏置问题。研究这些数据集的应用领域主要集中在解决数据集偏置对机器学习模型训练的影响，特别是在数据集蒸馏技术中，如何识别和减轻偏置的影响，以提高模型的泛化能力和准确性。

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