Преимущества использования метода Gradient Reversal Against Discrimination (GRAD) в современных нейросетях:

• Упрощённая реализация. 1 GRAD легко интегрируется в существующие нейронные архитектуры, не требуя существенной доработки моделей. 1
• Один гиперпараметр. 1 GRAD работает с одним гиперпараметром, который не чувствителен к изменениям. 1 Это снижает сложность настройки нескольких параметров и упрощает реализацию. 1
• Защита нескольких атрибутов одновременно. 13 GRAD может обрабатывать несколько чувствительных признаков одновременно, что обеспечивает комплексное решение для биометрических факторов, которые взаимодействуют и дополняют друг друга. 1
• Снижение дискриминации. 1 GRAD позволяет создавать модели, которые с меньшей вероятностью воспроизводят социальные предрассудки и заблуждения, способствуя более справедливому распределению результатов. 1

Некоторые недостатки использования GRAD:

• Возможное заблуждение. 1 Простота подхода может привести к тому, что разработчики ошибочно будут считать, что применение GRAD гарантирует полную справедливость. 1 Однако для обеспечения справедливости моделей необходима постоянная оценка. 1
• Необходимость дальнейших исследований. 1 Важно изучить долгосрочные последствия применения GRAD, в том числе как модели ведут себя в динамических условиях и среди различных групп населения. 1