이 논문에서 제안된 방법은 추가 주석 없이 편향된 데이터에서 공정한 모델을 훈련하는 데 성공할 수 있습니다. 이 방법은 두 단계로 구성되어 있습니다. 첫 번째 단계에서는 생성 모델을 사용하여 편향된 데이터에서 잠재적인 편향 속성을 식별합니다. 이를 통해 이미지 공간에서 명확하게 표현되는 편향 속성을 강조함으로써 해석 가능성을 향상시킵니다. 두 번째 단계에서는 각 이미지에 대해 편향 속성을 편집하고, 이 편집의 정도가 균일 분포에서 따르도록 합니다. 이 방법은 공정한 표현 학습을 촉진하여 모델의 불변성을 증진시킵니다. 실험 결과는 이 방법이 다양한 데이터셋에서 효과적임을 입증하고 있습니다.