本研究提出了一种新方法，利用黎曼度量提升复杂深度模型的反事实解释，克服现有方法的局限性，并在实际数据集上验证了其优越性。

本文介绍了公平正则流（FNF）的方法，通过对编码器进行归一化流建模，提供更严格的公平保障。证明了在各种实际数据集上的有效性。