論文の概要: FreqX: Analyze the Attribution Methods in Another Domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18343v2
• Date: Mon, 31 Mar 2025 06:28:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 15:20:31.007949
• Title: FreqX: Analyze the Attribution Methods in Another Domain
• Title（参考訳）: FreqX: 他のドメインにおける属性メソッドの解析
• Authors: Zechen Liu, Feiyang Zhang, Wei Song, Xiang Li, Wei Wei,
• Abstract要約: PFLは、非IID、異種デバイス、公正性の欠如、不明瞭な貢献に悩まされている。 本稿では,信号処理と情報理論を導入した新しい解釈可能性手法であるemphFreqXを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.76411086670363
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Personalized Federal learning(PFL) allows clients to cooperatively train a personalized model without disclosing their private dataset. However, PFL suffers from Non-IID, heterogeneous devices, lack of fairness, and unclear contribution which urgently need the interpretability of deep learning model to overcome these challenges. These challenges proposed new demands for interpretability. Low cost, privacy, and detailed information. There is no current interpretability method satisfying them. In this paper, we propose a novel interpretability method \emph{FreqX} by introducing Signal Processing and Information Theory. Our experiments show that the explanation results of FreqX contain both attribution information and concept information. FreqX runs at least 10 times faster than the baselines which contain concept information.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズド・フェデラル・ラーニング(PFL)は、クライアントがプライベートデータセットを開示することなく、パーソナライズされたモデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。 しかし、PFLは、非IID、異種デバイス、公平性の欠如、そしてこれらの課題を克服するためには、ディープラーニングモデルの解釈可能性が必要な不明瞭な貢献に悩まされている。 これらの課題は解釈可能性に対する新たな要求を提起した。 低コスト、プライバシー、詳細な情報。 それらを満たす現在の解釈可能性法は存在しない。 本稿では,信号処理と情報理論を導入して,新しい解釈可能性手法であるemph{FreqX}を提案する。 実験の結果,FreqXの説明結果は帰属情報と概念情報の両方を含んでいることがわかった。 FreqXは概念情報を含むベースラインよりも少なくとも10倍高速で動作する。

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