BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-23T00:00:00Z 跨领域用户级差分隐私的联邦学习 ULDP-FL 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 介绍了新的联邦学习框架ULDP-FL，通过加权剪裁保证用户级差分隐私，在跨域联邦学习中提供有效的用户级差分隐私，相比基线方法在隐私-效用权衡方面有显著改进。 🎯 关键要点 提出了一种新的联邦学习框架ULDP-FL。 ULDP-FL通过每个用户的加权剪裁直接保证用户级差分隐私。 在通用的跨域联邦学习中有效提供用户级差分隐私。 在隐私-效用权衡方面相比基线方法有显著改进。 🏷️ 标签 ULDP-FL 差分隐私 权衡 联邦学习 跨域 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
