أشارت الدراسات المنشورة إلى تحيز خوارزميات التصنيف الجنسي القائمة على الوجه الآلي عبر مجموعات الجنس والعرق. وبشكل خاص، تم الحصول على معدلات دقة غير متساوية للنساء والأفراد ذوي البشرة الداكنة. لتعويض هذا التحيز في تصنيفات الجنس، طور المجتمع البصري عدة استراتيجيات. ومع ذلك، فإن فعالية هذه الاستراتيجيات تُظهر فقط لعدد محدود من الأعراق، وأغلبها من البيض والأفرو-أمريكيين. علاوة على ذلك، غالباً ما تقدم هذه الاستراتيجيات تنازلًا بين التحيز ودقة التصنيف. لتطوير الحالة المتقدمة أكثر فأكثر، نستفيد من قوة الآراء الجينيراتيفية (generative views) والتعلم الهيكلي (structured learning) والتعلم البرهاني (evidential learning) بهدف تخفيف تحيز تصنيف الجنس. نثبت تفوق استراتيجيتنا في تخفيف التحيز وتحسين دقة التصنيف عبر مجموعات الجنس والعرق من خلال التحقق التجريبي الواسع النطاق، مما أدى إلى أداء رائد في تقييمات البيانات الداخلية والخارجية.