Private Counterfactual Retrieval

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内容提要

本研究探讨在高风险应用中使用黑箱机器学习模型时,如何平衡透明性、可解释性和用户隐私。通过私密信息检索技术,提出方案保护用户隐私并精确获取反事实解释。尽管如此,数据库仍可能泄漏信息,研究提出减少泄漏的策略以提高隐私保护。

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