Product-of-Gaussians

新框架为联邦贝叶斯学习模型认证安全性

研究人员开发了一个新框架，用于认证联邦学习场景下贝叶斯神经网络的安全性。该方法称为后验事件传输（Posterior Event Transport），解决了局部安全证书不能直接保证聚合模型安全性的挑战。该框架将局部后验事件通过聚合过程进行传播，为部署模型的安全概率提供了一个下界。在MNIST和Fashion-MNIST数据集上的实验表明，这种传输的证书范围可以从22.51%到46.89%，而直接的全局证书达到了72.05%到91.39…