面向所有人的分类：构建地理无关模型以实现更公平的识别

本文中，我们分析了缓解当前最先进图像分类模型中存在的固有地理偏差的不同方法。我们首先使用带有位置信息的图像，在两个数据集——The Dollar Street Dataset和ImageNet——中定量展示了这种偏差。然后，我们提出了可用于减少这种偏差的不同方法。最后，我们分析了不同技术在使这些模型对图像地理位置更鲁棒方面的有效性。