本文探讨了差分隐私（DP）在神经网络训练中的应用，特别是在处理不平衡类别数据时的挑战。研究发现，DP-SGD算法可能导致模型准确率不公平，并加剧性别、种族和宗教偏见。通过反事实数据增强法，可以在保护隐私的同时改善模型的公平性。此外，研究评估了不同隐私级别对模型公平性的影响，并提出了优化隐私与效用平衡的策略。