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使用 zkSNARKs 进行机器学习模型的可验证评估
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内容提要
本研究提出了一种可验证的模型评估方法，使用zkSNARKs进行模型推理，生成计算证明以证明模型在公开输入上的性能或公平度量指标，解决了真实世界模型可验证评估的挑战，提供了新的透明度范式。
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关键要点
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本研究提出了一种可验证的模型评估方法。
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使用zkSNARKs进行模型推理，生成计算证明。
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证明模型在公开输入上的性能或公平度量指标。
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解决了真实世界模型可验证评估的挑战。
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提供了一种新的透明度范式。
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