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实体 Xiaojin Zhang

Xiaojin Zhang

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  1. TOOL · CL_221245 ·

    新的联邦学习框架平衡隐私和效用

    研究人员开发了一个新的联邦学习框架,旨在平衡隐私和效用。该框架允许在每个客户端和每个回合的基础上对模型参数进行自适应和细粒度的保护。理论分析表明,与最优保护相比,效用损失差距随着迭代次数的增加呈亚线性增长,并且在基准数据集上的实证结果证实了在相同的隐私预算下,其效用优于基线方法。