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实体 Sayan Biswas

Sayan Biswas

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  1. TOOL · CL_216129 ·

    新方法在联邦学习中以差分隐私估计KL散度

    研究人员开发了FedPriKL，一种在联邦学习环境中估计Kullback–Leibler散度并确保差分隐私的新方法。该方法旨在解决由于隐私问题或通信成本而直接共享分布信息的挑战。FedPriKL被设计为具有低敏感性和方差的无偏估计，在差分隐私下提供强大的效用。实证研究表明，它达到了与非隐私方法相当的准确性，并且优于基线隐私保护变体。