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本发明属于机器学习领域，公开了一种深度神经网络模型公平性测试方法、系统、设备及介质，包括获取若干样本，并查询待测试神经网络模型得到各样本的预测结果，利用已知预测结果的样本进行聚类为样本簇，并分别训练替代模型，在每个样本簇上基于对应的替代模型，生成新的种子样本集合，并对取出的种子施加扰动，进而使其在很大概率上变成违反公平性条件的样本，并基于对当前发现的违反公平性的样本施加多次扰动，来发现更多的违反公平性条件的样本，用来充分验证深度神经网络模型公平性。该方法使用限制少，充分满足了现实应用中模型不可获
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112433952 B (45)授权公告日 2022.04.22 (21)申请号 202011403188.6 G06N 3/04 (2006.01) (22)申请日 2
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