【技术实现步骤摘要】
本公开总体涉及人工智能领域，并且更具体地，涉及用于确定样本对模型公平性影响的方法、装置、电子设备和介质。
技术介绍
1、在人工智能应用的不断发展和普及过程中，人们开始关注算法和模型对社会公正的影响。对具有不同群体属性(也称为敏感属性)的个体实行不公平对待可能会导致加剧社会上的不平等问题。因此，人们迫切需要确保模型的公平性以保护个体和群体的权益。在人工智能领域中，公平性可以涉及多个方面。例如，在训练模型时，应确保训练样本的代表性和多样性，以及确保算法不对来自不同群体的个体偏袒或歧视等等。
技术实现思路
1、本公开的实施例提供了一种用于确定样本对模型公平性影响的方法、装置、电子设备和介质。针对用于训练模型的训练样本集合，本公开的实施例所提供的方法可以从多个方面对原始训练样本进行调整以生成与该样本相对应的反事实样本。然后，该方法可以计算在该反事实样本被用于训练模型时，对模型公平性的影响。通过这种方式，本公开的实施例所提供的方法能够确定每个训练样本对模型公平性的影响，帮助从业者准确地定位对模型公平...
【技术保护点】
1.一种用于确定样本对模型公平性影响的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述公平性影响包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中确定所述公平性影响值包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中针对所述原始样本的所述调整包括以下中的一项：改变所述原始样本的群体属性、改变所述原始样本的特征、改变所述原始样本的标签、或者将所述原始样本从所述原始样本集合中移除。
5.根据权利要求4所述的方法，其中生成所述反事实样本包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中生成所述反事实样本还包括：
7.根...
【技术特征摘要】
1.一种用于确定样本对模型公平性影响的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述公平性影响包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中确定所述公平性影响值包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中针对所述原始样本的所述调整包括以下中的一项：改变所述原始样本的群体属性、改变所述原始样本的特征、改变所述原始样本的标签、或者将所述原始样本从所述原始样本集合中移除。
5.根据权利要求4所述的方法，其中生成所述反事实样本包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中生成所述反事实样本还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，还包括：
8.根据权利要求4所述的方法，...
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