关于联邦学习中因果关系的研究：挑战、技术及应用

《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》：A Survey on Causality with Federated Learning: Challenges, Techniques, and Applications

联邦学习与因果机器学习的结合研究，探讨分布式环境下因果分析实现及因果性对联邦学习模型的提升作用，涵盖医疗、推荐等应用场景及未来挑战。

　　

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摘要

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因果关系已被整合到机器学习中，用于揭示和理解变量与观察结果之间的因果关系。然而，因果机器学习的集中式训练设置不适用于大多数实际场景，在这些场景中，数据集是分散存储的，并且由于隐私问题而无法共享。联邦学习（FL）是一种分布式学习框架，它允许在多个设备之间进行协作训练而无需共享原始数据，因此成为解决这一问题的潜在方案。通过将联邦学习应用于因果问题，可以发现和推断分散数据集之间的因果关系。另一方面，因果关系还可以在多个方面提升联邦学习模型的性能，包括模型的可解释性、泛化能力、对抗鲁棒性以及公平性和偏见缓解。在本文中，我们对上述两个方向进行了全面回顾，并围绕两个关键问题总结了因果关系与联邦学习（简称Causal-FL）之间的相互作用：（1）联邦学习如何实现去中心化的因果分析；（2）因果关系如何应对联邦学习中的挑战。我们还介绍了这些方法的潜在应用领域，包括医疗保健、推荐系统、经济学和社会公平等。此外，我们还讨论了未来值得探索的方向和挑战。

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