Nov, 2024

FreqX:神经网络学习的内容与网络设计者的表述一致

TL;DR本研究解决了个性化联邦学习中存在的非独立同分布、设备异构、公平性不足和贡献不明确等挑战,提出了一种新颖的可解释性方法FreqX。FreqX通过引入信号处理和信息论,能够快速提供包含归因信息和概念信息的解释,且运行速度至少比基准方法快10倍,满足低成本和隐私需求。