Que signifie "Biais de fond"?

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Le biais de fond se produit quand un système, comme un modèle informatique, s'appuie trop sur le fond d'une image plutôt que sur le sujet principal. Ça peut amener le modèle à se tromper en identifiant ou en comprenant ce qui est vraiment important dans l'image.

Par exemple, si un modèle est surtout formé sur des images où un animal spécifique apparaît devant un certain fond, il peut apprendre à associer ce fond avec l'animal. Quand il voit le même animal dans un autre cadre, il peut avoir du mal à le reconnaître parce qu'il est confus par le fond.

Ce biais peut impacter plusieurs applications, comme la reconnaissance des animaux dans les efforts de conservation de la faune ou la génération d'images à partir de descriptions textuelles. Ça peut mener à des résultats inexacts, car le modèle ne se concentre pas vraiment sur le sujet qu'il devrait reconnaître.

Des efforts sont en cours pour réduire le biais de fond en entraînant les modèles de manière à les aider à prêter attention aux caractéristiques clés du sujet, plutôt qu'aux fonds dans lesquels ils sont habituellement vus.