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bias-robustness
指一个系统、模型或方法不容易受到偏差影响，能够在存在偏差时仍保持相对可靠的性质。
💡 记忆钩子
把它想成给模型装上一层“防偏护盾”：它不一定完全没有偏差，但即使数据或判断带有偏差，结果也不容易被带偏；这种“抗偏能力”就是 bias-robustness。
📝 学习建议
- 不要把它简单理解为“没有偏差”；它强调的是抵抗偏差影响的能力或状态，而不是偏差本身完全不存在。
📖 中文释义
noun
-
core 抗偏能力📖 指系统、模型或方法在数据、测量或判断存在偏差时，仍能保持较可靠结果的性质。重点是“不容易被偏差带偏”，并不等于完全没有偏差。💡 常用搭配是“the bias-robustness of a model”“improve bias-robustness”和“evaluate bias-robustness”。它主要用于人工智能、统计学和研究方法等正式技术语境，通常不可数。不要把它当作“模型本身无偏”的同义词；这里强调的是面对偏差时的稳定性。uncountableThe study evaluates the bias-robustness of the new model.这项研究评估了新模型的抗偏能力。More diverse training data may improve the system's bias-robustness.更加多样化的训练数据可能提高系统的抗偏能力。
🌳 词源
由 bias-robust（抗偏的、对偏差稳健的）加后缀 -ness 构成，表示这种性质或状态。
From bias-robust + -ness.
🏷 单词标签 & 词根