| 标题 |
 Federated SHAP: Privacy-Preserving and Consistent Post-hoc Explainability in Federated Learning 相关领域
计算机科学
联合学习
原始数据
稳健性（进化）
杠杆（统计）
机器学习
人工智能
信息隐私
钥匙（锁）
聚类分析
数据挖掘
分布式学习
代表性启发
基线（sea）
对抗制
数据质量
人工神经网络
深度学习
数据建模
参与式感知
训练集
数据科学
互补性（分子生物学）
可信赖性
贝叶斯网络
特征学习
分类器（UML）
模糊逻辑
合成数据
协作学习
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊：Machine Learning 作者：Pietro Ducange; Francesco Marcelloni; Giustino Claudio Miglionico; Alessandro Renda; F. Ruffini 出版日期：2026-01-20 |
| 求助人 | |
| 下载 | 该求助完结已超 24 小时，文件已从服务器自动删除，无法下载。 |
|
温馨提示：该文献已被科研通 学术中心 收录，前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库，收集文献的基本信息（如标题、摘要、期刊、作者、被引量等），不提供下载功能。如需下载文献全文，请通过文献求助获取。
|
PDF的下载单位、IP信息已删除
(2025-6-4)
Nole
cdercder
东方元语
张欢馨
OK
呵呵
aajhajkahna
xing_xing
MozzieMiao
昏睡的蟠桃
丰富语蕊
Kao
yi
可爱的小paper
cat
v0id
yjh123
初景
Nexus
七听
皖公网安备34019202002308
