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30:00 投影片下標的語言 Telugu打成Telegu
針對 Bias 的部分，我很好奇要怎麼定義是 Bias 或單純預測錯誤？有沒有可能 Test Data 跟 Training Data 分佈不同，導致進行預測時會有 84% 預測成女性（根據 slides 的範例）。比如說有些做 Neural Networks Calibration 或 OOD 的研究，會關心 Logits 的狀態，來判斷這些問題。回到 slides 中的 case，有沒有可能剛好這些 Test Sample 其實模型也很不確定性別（看 logits 或其他方式等等），單純是預判錯誤？
會好奇定義來自於後面有提及說，訓練資料取 50/50 男女的範例，想說這樣取資料會不會本身就引入 Bias。（考量現實世界 cooking 的性別數量比並不是 50/50）
@@yungchentang 反向打拳？
30:00 投影片下標的語言 Telugu打成Telegu
針對 Bias 的部分，我很好奇要怎麼定義是 Bias 或單純預測錯誤？有沒有可能 Test Data 跟 Training Data 分佈不同，導致進行預測時會有 84% 預測成女性（根據 slides 的範例）。比如說有些做 Neural Networks Calibration 或 OOD 的研究，會關心 Logits 的狀態，來判斷這些問題。回到 slides 中的 case，有沒有可能剛好這些 Test Sample 其實模型也很不確定性別（看 logits 或其他方式等等），單純是預判錯誤？
會好奇定義來自於後面有提及說，訓練資料取 50/50 男女的範例，想說這樣取資料會不會本身就引入 Bias。（考量現實世界 cooking 的性別數量比並不是 50/50）
@@yungchentang 反向打拳？