TraceFL: Interpretability-Driven Debugging in Federated Learning via Neuron Provenance

In Federated Learning, clients train models on local data and send updates to a central server, which aggregates them into a global model using a fusion algorithm. This collaborative yet privacy-preserving training comes at a cost. FL developers face significant challenges in attributing global mode...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Proceedings / International Conference on Software Engineering s. 2264 - 2276
Hlavní autoři:	Gill, Waris, Anwar, Ali, Gulzar, Muhammad Ali
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 26.04.2025
Témata:	Accuracy Data models Debugging Explainability Federated learning Interpretability Location awareness Machine Learning Neurons Predictive models Text categorization Training Transformer Transformers
ISSN:	1558-1225
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!