该公司表示,他们已经扩大和修订了培训和基准数据集,推出了新的数据收集工作并改进了分类器,作为这些变化的一部分。
这使得微软能够将肤色较深的男性和女性的识别错误率降低20倍,对女性的识别错误率降低9倍。微软还补充说,他们能够显着降低整个人口统计数据的准确度差异。
此面部识别技术可通过Azure Cognitive Services获得,Azure团队与偏见和公平方面的专家合作改善性别分类系统,以便为所有肤色获得更好的识别效果。
该公司表示,他们已经扩大和修订了培训和基准数据集,推出了新的数据收集工作并改进了分类器,作为这些变化的一部分。
这使得微软能够将肤色较深的男性和女性的识别错误率降低20倍,对女性的识别错误率降低9倍。微软还补充说,他们能够显着降低整个人口统计数据的准确度差异。
此面部识别技术可通过Azure Cognitive Services获得,Azure团队与偏见和公平方面的专家合作改善性别分类系统,以便为所有肤色获得更好的识别效果。