Privacy Cost as Equity Input: A Group Fairness Criterion for Differentially Private Machine Learning

该论文提出了一种新的群体公平性度量方法——Privacy-Cost Equity Ratio (PCER)，用于评估差分隐私（DP）机器学习系统中的群体公平性。传统的公平性度量主要关注模型输出（如准确率）在不同群体间的差异，但忽略了隐私成本

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR