GdVAEのプロトタイプ表現を利用してモデルの偏りを定量的に分析する方法は、プロトタイプの分布とそのクラス条件付き平均を評価することにあります。具体的には、GdVAEは各クラスに対して一つのプロトタイプを持ち、これを用いてクラスの特徴を捉えます。モデルの偏りを分析するためには、プロトタイプ間の距離や、各プロトタイプに対するサンプルの分布を観察することが重要です。例えば、特定の属性（性別や年齢など）に対するプロトタイプの性能を評価することで、モデルがどのように特定のクラスに対して偏っているかを明らかにできます。具体的には、プロトタイプの正確性（ACC）や平均二乗誤差（MSE）を計算し、異なる属性に対するモデルのパフォーマンスを比較することで、潜在的なバイアスを定量的に評価することができます。