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聯(lián)邦茡習(xí)是一種保證數(shù)據(jù)隱私安全的分布式機器學(xué)習(xí)方案。與傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)的可解釋性問題類似，如何對聯(lián)邦學(xué)習(xí)進行解釋是一個新的挑戰(zhàn)。文中面向聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法的分布式與隱私安全性的特性，探討聯(lián)邦學(xué)習(xí)的可視化框架設(shè)計。傳統(tǒng)的可視化任務(wù)需要使用大量的數(shù)據(jù)，而聯(lián)邦學(xué)習(xí)的隱私性決定了其無法獲取用戶數(shù)據(jù)。因此，可用的數(shù)據(jù)主要來自服務(wù)器端的訓(xùn)練過程，包括服務(wù)器端模型參數(shù)和用戶訓(xùn)練狀態(tài)?；趯β?lián)邦學(xué)習(xí)可解釋性的挑戰(zhàn)的分析，文中綜合考慮用戶、服務(wù)器端和聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型3個方面設(shè)計可視化框架，其包括經(jīng)典聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型、數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)處理和可視分析4個模塊。最后，介紹并分析了2個已有的可視化案例，對未來通用的聯(lián)邦學(xué)習(xí)可視分析方法提出了展望。
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