基于梯度的表示解释模型去偏

由于多标签数据的复杂性，表示学习是多标签学习的一个重要方面。目前关于表征学习的研究要么没有考虑标签知识，要么受到标签知识的影响。。。

学习可用于各种下游任务（特别是机器学习模型）的公平和可转移的用户表示在公平软件Web服务中具有巨大潜力。现有的研究主要集中在去除水渍。。。

很少有射击学习（FSL）模型在具有许多训练示例的基类上进行训练，并在具有很少训练示例的新类上进行评估。由于这些模型无法在新的类上进行适当的微调。。。

• 提出了双类表示学习（DCRL）用于少镜头图像分类。