无泄漏的分割学习：减少隐私泄露

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

使用分层学习 (SL) 和同态加密 (HE) 的混合方法在 MIT-BIH 数据集上提供了更快的训练时间 (大约是其他基于 HE 的方法的 6 倍) 和显著减少的通信开销 (几乎是其他方法的 160 倍)，从而为深度学习中的敏感数据提供了更好的隐私保护。

使用分层学习和同态加密的混合方法在MIT-BIH数据集上提供了更快的训练时间和减少的通信开销，为深度学习中的敏感数据提供了更好的隐私保护。

MIT-BIH数据集 分层学习 同态加密 训练时间 通信开销
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