SPEAR：联邦学习中批量的精确梯度反演
提出了第一个可以准确重建批量大小为大于 1 的全批量的算法，并通过 ReLu 诱导的梯度稀疏性来过滤错误样本，具有高效的 GPU 实现，能够准确恢复小于 25 个元素的批量，适用于大型网络。
本文研究了神经网络设计决策如何防御梯度反演攻击，通过重叠梯度和合适的损失函数避免数据泄露风险，实验证明该防御策略对信息恢复有应用。
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