Podczas budowania modelu do generowania obrazów osób w różnych zawodach zauważasz, że dane treningowe są stronnicze, a niektóre atrybuty zniekształcają wyniki. Jaka technika łagodzenia rozwiązuje ten problem?

Rozszerzanie danych (data augmentation) dla niezbalansowanych klas jest odpowiednią techniką, ponieważ pozwala na zwiększenie liczby przykładów dla niedostatecznie reprezentowanych atrybutów lub klas w zbiorze treningowym. Pomaga to zmniejszyć stronniczość modelu, który w przeciwnym razie mógłby nadmiernie uczyć się na podstawie dominujących cech. Monitorowanie modelu pod kątem rozkładu klas jest ważne, ale nie rozwiązuje problemu stronniczości danych treningowych, a jedynie go identyfikuje. Retrieval Augmented Generation (RAG) to technika używana głównie w modelach językowych do poprawy generowania tekstu poprzez odwoływanie się do zewnętrznej bazy wiedzy, co nie ma zastosowania w przypadku stronniczości danych obrazowych. Wykrywanie znaków wodnych na obrazach to technika służąca do identyfikacji pochodzenia lub własności obrazów, a nie do łagodzenia stronniczości danych treningowych.