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Active Fourier Auditor for Estimating Distributional Properties of Machine Learning Models
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内容提要
本研究提出了一种新的主动傅里叶审计器（AFA）框架，用于更高效地审计机器学习模型的鲁棒性和公平性。实验显示，AFA在样本效率和准确性上优于现有方法。
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关键要点
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本研究提出了一种新的主动傅里叶审计器（AFA）框架。
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AFA用于更高效地审计机器学习模型的鲁棒性和公平性。
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AFA通过图样点的傅里叶系数进行查询。
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AFA能够更准确、高效地估计感兴趣的模型属性。
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实验结果显示，AFA在样本效率和准确性上优于现有方法。
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