研究人员开发了一种新方法,用于将神经网络中的ReLU激活函数替换为二次多项式,特别适用于全同态加密(FHE)。该方法旨在通过使用低次多项式来降低仅FHE推理的计算成本,同时保持校准数据集上的分类准确性。该方法将替换问题构建为线性分离问题,并使用凸包松弛将其扩展到误分类样本的情况,与现有方法相比实现了更快的推理速度。 AI
影响 使得使用全同态加密的神经网络能够进行更高效的推理,有可能降低成本并增加采用率。
排序理由 详细介绍新颖技术方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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