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Sep, 2023
利用学习指标提高联邦学习效果
Leveraging Learning Metrics for Improved Federated Learning
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Andre Fu
TL;DR
目前在联邦学习环境下，没有任何学习方案利用可解释的人工智能（XAI）的新兴研究，尤其是能够帮助确定模型学习效果的新型学习度量。本文将联合联邦学习和学习度量有效秩（Effective Rank），提出了第一个联邦学习度量聚合方法，并展示了有效秩在联邦问题上的高效性，超过了基准的联邦平均法，并发展了一个依赖于有效秩的新颖权重聚合方案。
Abstract
Currently in the
federated setting
, no learning schemes leverage the emerging research of
explainable artificial intelligence
(XAI) in particular the novel
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