Modelni adash qilish usullari (qarshi tomonli adashishni bartaraf qilish) qanday?

Adversarial debiasing — bu usul mashina o‘rganish modellaridagi oldindan fikrlarni yo‘q qilish uchun raqobatbardosh o‘qitish yordamida amalga oshiriladi. Asosiy g‘oya — asosiy modelni maqsad o‘zgaruvchisini bashorat qilish uchun o‘rgatish, shu bilan birga, asosiy model chiqishlaridan himoyalangan xususiyatni (masalan, jins yoki irq) bashorat qilishga harakat qiladigan adversarial modelni o‘rgatish. Asosiy model bashorat qilish xatosini minimallashtirish va shu bilan birga adversarial modelga himoyalangan xususiyatni aniqlashni qiyinlashtirish uchun optimallashtiriladi.

Adversarial yondashuv bilan debiasing usullari:

• Raqobatbardosh o‘qitish (Adversarial Training): asosiy model va adversarial model birgalikda o‘qitiladi, bunda asosiy model adversarialni 'aldash'ga harakat qiladi.
• Adversarial yo‘qotish bilan regulyarizatsiya: yo‘qotish funktsiyasiga, modelga himoyalangan xususiyat haqida ma’lumot bo‘lishini jazolovchi komponent qo‘shiladi.
• Orqaga aloqa bilan gradientlarni pasaytirish: adversarial modeldan keladigan gradientlar asosiy modelni yangilashda teskari aylantiriladi, shuning uchun himoyalangan xususiyatga bog‘liqlik kamayadi.

Pseudokod misoli:

# Asosiy model f, adversarial model g
for batch in data:
    y_pred = f(x)
    s_pred = g(y_pred)
    loss_main = loss_fn(y_pred, y_true)
    loss_adv = loss_fn(s_pred, s_true)
    total_loss = loss_main - lambda * loss_adv
    total_loss.backward()
    optimizer.step()

Lambda himoyalangan xususiyatga bo‘lgan bog‘liqlik va aniqlik o‘rtasidagi muvozanatni boshqaradi.