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基于人在回路的纵向联邦学习模型可解释性研究OACSTPCD

Research on the explainability of vertical federated learning models based on human-in-the-loop

中文摘要英文摘要

纵向联邦学习(vertical federated learning,VFL)常用于高风险场景中的跨领域数据共享,用户需要理解并信任模型决策以推动模型应用.现有研究主要关注VFL中可解释性与隐私之间的权衡,未充分满足用户对模型建立信任及调优的需求.为此,提出了一种基于人在回路(human-in-the-loop,HITL)的纵向联邦学习解释方法(explainable vertical federated learning based on hu…查看全部>>

Vertical federated learning(VFL)is commonly used for cross-domain data sharing in high-risk scenarios.Us-ers need to understand and trust model decisions to promote the application of models.Existing research primarily fo-cuses on the trade-off between explainability and privacy within VFL,and fails to fully meet the needs of users for estab-lishing trust and fine-tuning models.To address these issues,we proposed an explainable vertical federated learning me…查看全部>>

李晓欢;郑钧柏;康嘉文;叶进;陈倩

广西高校智能网联与场景化系统重点实验室(桂林电子科技大学信息与通信学院),广西 桂林 541004||广西综合交通大数据研究院,广西 南宁 530025广西高校智能网联与场景化系统重点实验室(桂林电子科技大学信息与通信学院),广西 桂林 541004||广西综合交通大数据研究院,广西 南宁 530025广东工业大学自动化学院,广东 广州 510006广西综合交通大数据研究院,广西 南宁 530025广西高校智能网联与场景化系统重点实验室(桂林电子科技大学信息与通信学院),广西 桂林 541004||桂林电子科技大学建筑与交通工程学院,广西 桂林 541004

计算机与自动化

纵向联邦学习可解释性人在回路Shapley值

vertical federated learningexplainabilityhuman-in-the-loopShapley value

《智能科学与技术学报》 2024 (1)

64-75,12

国家自然科学基金项目(No.U22A2054)广西科技重大专项(No.AA22068101)The National Natural Science Foundation of China(No.U22A2054),The Key Science and Technology Project of Guangxi(No.AA22068101)

10.11959/j.issn.2096-6652.202345

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