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聯(lián)邦茡習是一種保證數(shù)據(jù)隱私安全的分布式機器學習方案。與傳統(tǒng)的機器學習的可解釋性問題類似，如何對聯(lián)邦學習進行解釋是一個新的挑戰(zhàn)。文中面向聯(lián)邦學習方法的分布式與隱私安全性的特性，探討聯(lián)邦學習的可視化框架設計。傳統(tǒng)的可視化任務需要使用大量的數(shù)據(jù)，而聯(lián)邦學習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)主要來自服務器端的訓練過程，包括服務器端模型參數(shù)和用戶訓練狀態(tài)?；趯β?lián)邦學習可解釋性的挑戰(zhàn)的分析，文中綜合考慮用戶、服務器端和聯(lián)邦學習模型3個方面設計可視化框架，其包括經典聯(lián)邦學習模型、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)邦學習可視分析方法提出了展望。
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