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可验证公正性：机器学习系统中隐私保护的公平计算
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
VeriFair是一种基于自适应浓度不等式的可扩展算法，用于验证机器学习系统在进行社会决策时是否会对少数族裔造成不公平待遇。该算法能够扩展到大的机器学习模型，提供概率保证。
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关键要点
- VeriFair是一种基于自适应浓度不等式的可扩展算法。
- 该算法用于验证机器学习系统在社会决策中对少数族裔的公平性。
- VeriFair工具实现了该算法，并证明其可扩展到大型机器学习模型。
- 该算法能够处理比先前验证的神经网络大五个数量级的深度循环神经网络。
- 虽然该技术只提供概率保证，但可以选择非常小的误差概率。
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