さまざまな職業の人物画像を生成するモデルを構築している際に、トレーニングデータに偏りがあり、一部の属性が出力に影響を与えていることが判明しました。この問題に対処するための緩和策はどれですか？

トレーニングデータに偏りがある場合、モデルは過剰に表現されている属性を学習し、過少に表現されている属性を無視する傾向があります。不均衡なクラスに対するデータ拡張は、過少なクラスのサンプルを人工的に増やすことで、データセットのバランスを改善し、モデルがより公平な予測を行うように促します。 クラス分布のモデル監視は、モデルの出力におけるクラス分布を追跡しますが、根本的なデータバイアスを直接修正するものではありません。Retrieval Augmented Generation (RAG) は、生成モデルの精度と関連性を向上させるための手法であり、画像生成のバイアス緩和には直接関係ありません。画像の透かし検出は、画像の出所や著作権を特定するための技術であり、バイアス緩和とは無関係です。