深度神经网络用于图像识别任务（例如预测笑脸）的性能会以代表性不足的敏感属性类别降低。我们通过基于人口统计学奇偶校验，均衡赔率和新型的联合会措施的批估计估计来引入公平意识的正规化损失来解决这个问题。对Celeba，UTKFACE和SIIM-ISIC黑色素瘤分类挑战的面部和医学图像进行的实验表明，我们提出的公平性损失对偏置缓解的有效性，因为它们可以改善模型公平，同时保持高分类性能。据我们所知，我们的工作是首次尝试将这些类型的损失纳入端到端培训方案，以减轻视觉属性预测指标的偏见。我们的代码可在https://github.com/nish03/fvap上找到。
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