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🇷🇴 Romania ONIA 2026, National Stage

Gender biases shall not pass: Test-time debiasing of pretrained embeddings

Transform CLIP image embeddings at test time so they no longer encode gender but stay useful downstream.

Données
Les données sont fournies avec l'énoncé.
À rendre
Un modèle entraîné
Type de données
🖼️ Images
Difficulté estimée
★★☆☆☆
Solution
Voir une solution ↗ · à ouvrir plutôt après avoir cherché

S'y préparer sur la plateforme

Les chapitres du parcours qui préparent à cette épreuve.

Ces chapitres sont choisis d'après la correction : les afficher peut vous mettre sur la piste.

›Comment l'aborder
  1. Lire l'énoncé. Ce qu'il faut rendre, la métrique qui vous note, les limites de temps et de matériel.
  2. Explorer les données. Taille, format, valeurs manquantes, répartition des étiquettes.
  3. Vous évaluer d'abord. Gardez une partie des données d'entraînement de côté pour mesurer votre travail avant de soumettre.
  4. Partir simple, puis améliorer. Une première solution qui marche de bout en bout, puis un changement à la fois.
  5. Comparer avec une correction. Une fois que vous avez cherché, ouvrez-la et voyez ce que vous auriez fait autrement.

Liens repris d'index communautaires (checklist.sota-ai.org, awesome-ioai-tasks), pas tous vérifiés.

L'énoncé, les données et les solutions appartiennent à leurs auteurs ; nous ne faisons qu'y renvoyer.

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