Managing Cognitive Bias in Human Labeling Operations for Rare-Event AI: Evidence from a Field Experiment
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摘要
本论文基于实验与现场数据，证明在罕见事件标注中（例如医学影像），标注者会产生“低频漏检”偏差；通过调整金标准(GS)反馈的阳性比例、采用概率式界面并在流水线层面进行线性对数几率（LLO）重校准，可以显著降低漏检并提升标注与下游CNN的校准与检测性能 [page::3][page::21].
