Краткий план диагностики и улучшения (с пояснениями).

1) Диагностика — сбор метрик по срезам

Сформировать срезы: по этническим группам, по времени/освещённости (день/ночь), их пересечения.Вычислить базовые метрики по каждому срезу: точность, полнота, FPR/FNR, AUC, calibration:
Accuracy: (\mathrm{Acc}_g = \frac{#{ \hat{Y}=Y \mid A=g}}{#{A=g}})Precision/Recall/FPR по обычным формулам.AUC по группе.Expected Calibration Error (ECE): (\mathrm{ECE}=\sum_{m=1}^M \frac{|B_m|}{n}\big| \mathrm{acc}(B_m)-\mathrm{conf}(B_m)\big|).Fairness-метрики:
Demographic parity difference: (\Delta_{DP} = P(\hat{Y}=1\mid A=a)-P(\hat{Y}=1\mid A=b)).Equalized odds gaps: (\Delta{EO}^{TPR}=\max{a,b}|P(\hat{Y}=1\mid Y=1,A=a)-P(\hat{Y}=1\mid Y=1,A=b)|) и аналогично для FPR.Predictive parity / calibration per group: compare (P(Y=1\mid \hat{Y}=1,A=g)) между группами.Статистика значимости: бутстрэп для CI метрик и разницы метрик; вычислить доверительные интервалы и p-values.Ошибки и примеры: собрать типичные ошибки (failure cases) для ночных и конкретных этнических групп; ручной аудит и метки качества.

2) Сбор данных и аннотации

Цель: целенаправленное увеличение данных для малых групп и ночных снимков.
Приоритизация: собрать минимум N примеров/среза для стабильной оценки (оценить через желаемую широту CI).Источники: активное обучение (uncertainty sampling), таргетированный сбор в поле, публичные датасеты, партнерские наборы.Синтетика и style-transfer: генерация ночных версий (CycleGAN, style transfer), генерация лиц/кожи с контролем распределения; но проверять реализм и generalization.Контроль качества: независимые аннотаторы, консенсус, заранее определённые guidelines, метки освещённости/этничности (с учётом приватности и закона).Проблема sensitive attributes: если нельзя явно собирать A, использовать приватные/защищённые процедуры, прокси или смешанные методы; документировать риски.

3) Рулевые проверки и мониторинг (pre-deployment)

Slice-based monitoring: дашборд с метриками по группам и освещению.Safety checks: минимальные допустимые пороги для ключевых групп; система предупреждений при деградации.A/B тестирование и Canary срезы — сначала на контролируемой выборке.Пост-деплой: мониторинг drift, периодический повторный аудит ошибок.

4) Архитектурные и обучающие изменения

Multi-task learning: добавить вспомогательные задачи (оценка освещённости, детекция артефактов) чтобы модель учитывала контекст.Domain-adaptive / domain-invariant представления: adversarial domain adaptation, DANN, CORAL для уменьшения чувствительности к домену (день/ночь).Feature disentanglement: отделить признаки, связанные с этич. атрибутами, через adversarial loss (обучить encoder, который не позволяет восстановить A).Calibration layers / temperature scaling для исправления сдвига вероятностей.Uncertainty-aware модели: MC dropout, ensembles; вводить abstain/реферальную стратегию на неуверенных срезах.

5) Техники повышения устойчивости

Data augmentation:
фотометрические: яркость, контраст, гамма, шум, blur, color jitter; специфичные для ночи — понижение экспозиции, шум, блики.геометрические: flip, crop, rotation.MixUp, CutMix для регуляризации.Style transfer: трансформировать дневные снимки в ночные, либо менять тон кожи/цветовой профиль для имитации разнообразия.Reweighting / Resampling:
inverse propensity weighting: вес примера (w_i=\frac{1}{p(A=a_i)}) или нормировка.class-balanced loss или focal loss для смещения внимания на редкие классы/срезы.oversampling малых групп (с осторожностью, чтобы не переобучиться).Transfer learning / domain adaptation:
предобучение на больших разнородных датасетах; затем fine-tune на целевой.unsupervised domain adaptation (на непромеченных ночных изображениях) — adversarial DA, feature alignment.Post-processing fairness:
Threshold adjustment per group или post-processing (Hardt et al.) для обеспечения equalized odds, если законно и практично.Robust loss и regularization:
label smoothing, robust optimization (TRADES, adversarial training) для устойчивости к шуму и атакам.

6) Измерение эффективности вмешательств

Экспериментальная схема:
базовая контрольная модель + поочерёдное/комбинированное внедрение методов; держать одинаковые валидационные сеты.отдельный holdout набор, репрезентативный по группам и освещённости.Метрики для сравнения:
delta по ключевым метрикам: (\Delta \mathrm{Acc}_g), (\Delta \mathrm{AUC}g), (\Delta{EO}^{TPR}), (\Delta_{DP}), ECE.агрегированная мера неравенства: (\mathrm{Gap}=\max_g m(g)-\min_g m(g)) для выбранной метрики (m).Статистика: бутстрэп для CI и p-value; требовать, например, что улучшение выше порога значимости и что дисперсия между группами уменьшилась на (\varepsilon).Trade-offs: визуализировать ROC/PR и fairness-utility curve; оценить падение общей производительности из-за fairness intervention.Продолжительный мониторинг: трекинг метрик в проде, детектирование дрейфа, периодические переобучения.

7) Практические замечания и приоритеты

Начать с диагностики + целевой коллекции данных, затем простые вмешательства (аугментация, reweighting), потом архитектурные/DA подходы, и в конце post-processing.Документировать все шаги, метрики и решения; учитывать правовые/этические ограничения при работе с чувствительными атрибутами.Если критично для безопасности — ввести механизм отказа/переадресации для сомнительных случаев (abstain).

Краткий алгоритм действий:

Оценить модель по срезам + собрать ошибки (audit).Собрать/сгенерировать дополнительные данные для недопредставленных срезов.Применить аугментации и reweighting; fine-tune / domain adaptation.Вводить архитектурные изменения при необходимости (multi-task, adversarial).Оценить по holdout по группам (метрики и CI), провести A/B.Деплой с мониторингом и порогами безопасности.

Если нужно — могу предложить конкретную последовательность экспериментов и настройки (набор аугментаций, формулы весов, архитектуры) для вашей конкретной задачи.