arXiv ID:
2607.07471
arXiv 提交日期: 2026-07-08
何时干预?在差分隐私合成表格数据上公平性学习方法的基准评估 / Where to Intervene? Benchmarking Fairness-Aware Learning on Differentially Private Synthetic Tabular Data
1️⃣ 一句话总结
本文首次系统评估了在差分隐私(DP)合成的表格数据上应用公平性干预措施的效果,发现仅使用DP会加剧不公平性,但结合后处理等公平性方法可在保护隐私的同时部分恢复公平与模型性能,为隐私与公平的权衡提供了实用指导。