在联邦学习（FL）中，可以通过系统日志、可验证的过程以及参与者之间的清晰沟通来确保透明度。联邦学习涉及在去中心化的设备或服务器上训练共享模型，而无需交换原始数据，这本身就限制了对本地训练步骤的可见性。为了解决这个问题，开发人员必须实施跟踪贡献、验证聚合和记录决策的机制。例如，维护每个参与者的模型更新审计日志可以确保问责制，而数字签名等加密技术可以验证更新的来源。这些步骤有助于创建全球模型演变的追溯记录。
一种实用的方法是使用可验证的聚合方法。在联邦学习中，中心服务器将本地模型更新（例如，梯度）合并到全局模型中。为了确保此步骤的透明性，开发人员可以采用开源聚合算法，并允许参与者验证聚合过程的正确性。例如，同态加密或安全多方计算（MPC）可以使服务器在不暴露单个更新的情况下计算聚合结果，同时仍然允许参与者确认他们的贡献已按承诺被包含。像 TensorFlow Federated 或 PySyft 这样的工具提供了实现此类可验证工作流程的框架，使开发人员能够将检查集成到训练流程中。
透明度还需要清晰地沟通协议和约束。开发人员应记录并与所有参与者分享模型架构、数据预处理步骤和隐私措施（例如，差分隐私参数）等详细信息。例如，如果为了保护隐私而在梯度中添加了噪声，指定噪声分布及其对模型准确性的影响有助于参与者理解权衡。此外，整合可解释性技术，例如为全局模型生成特征重要性分数，可以帮助参与者审计其行为。定期更新训练进度、错误率和参与度指标可以进一步建立信任。通过优先考虑可追溯性、可验证性和开放文档，联邦学习系统即使在去中心化环境中也能透明运行。