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6G网络切片资源管理的可解释性感知联邦学习
面向6G可信RAN切片的FL性能-可解释性权衡: 一个可信任的用例
提出一种基于解释引导的联邦学习方法,在非独立同分布数据集的情况下,通过在闭环优化过程中包含基于解释的置信度指标,实现了6G网络切片资源管理的透明性和可解释性。
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