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申请/专利权人：中国科学院计算技术研究所
摘要：本发明提出一种人工智能模型的个体公平性度量方法，包括：根据人工智能模型的数据的输入数据范围，构建人工智能模型的输入样本集合；从输入样本集合中选择样本构成样本对，计算样本对中两样本间的样本相似性，将样本对中样本分别输入人工智能模型，得到样本对经过人工智能模型处理的结果对，计算结果对中结果间的结果相似性，判断结果相似性和样本相似性的差异绝对值是否低于阈值，若是则为样本对分配代表公平对待的公平性度量结果，否则为样本对分配代表不公平对待的公平性度量结果；重复多次公平性确定步骤，得到公平性报告，公平性报告包含多个样本对及各样本对的公平性度量结果。本发明可揭示和证明人工智能模型算法中存在的个体不公平现象。
主权项：1.一种人工智能模型的个体公平性度量方法，其特征在于，包括：度量范围界定步骤，根据人工智能模型的数据的输入数据范围，构建该人工智能模型的输入样本集合；公平性确定步骤，从该输入样本集合中选择样本构成样本对，计算该样本对中两样本间的样本相似性，将该样本对中样本分别输入该人工智能模型，得到该样本对经过该人工智能模型处理的结果对，计算该结果对中结果间的结果相似性，判断该结果相似性和该样本相似性的差异绝对值是否低于阈值，若是则为该样本对分配代表公平对待的公平性度量结果，否则为该样本对分配代表不公平对待的公平性度量结果；公平性报告输出步骤，重复多次该公平性确定步骤，得到公平性报告，该公平性报告包含多个样本对及各样本对的公平性度量结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院计算技术研究所 人工智能模型的个体公平性度量方法和装置
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