联邦学习中梯度剪枝及差分隐私算法研究.pdf
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摘要
摘要
在目前互联网时代，各个企业之间相互通信变得更加便利，但这也给企业带来了
安全问题，传统的机器学习需要进行集中式训练，很多数据拥有者是无法加入到集中
式训练中的，这就导致了许多的数据拥有者如同数据孤岛一样的存在。在训练中进行
大量的数据共享，会导致原来的数据泄漏出去。联邦学习(FederatedLearning)的出现
提供了一个更安全的通信环境，它保证每个参与者的原始数据不动，而是每个参与者
在本地对自己的数据进行训
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