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FGCE：用于审计公平性的可行性群体反事实解释
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于图的框架FGCE，用于生成群体反事实解释，以审计模型公平性，填补可信机器学习中的空白。该框架考虑现实可行性约束，构建相似反事实子群体，并通过实验验证其有效性。
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关键要点
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本文提出了一种基于图的框架FGCE，用于生成群体反事实解释。
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FGCE框架旨在审计模型的公平性，填补可信机器学习中的关键空白。
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该框架考虑了现实可行性约束，构建了具有相似反事实的子群体。
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通过实验结果验证了FGCE在管理可行性约束与权衡方面的有效性。
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FGCE具有识别和量化公平性问题的潜力。
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