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LinGCN：结构化线性化图卷积网络用于同构加密推理
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
LinGCN是一个优化同态加密推断性能的框架，通过线性化算法和离散指示函数实现更优的收敛性和运算融合，同时降低乘法深度。实验表明，LinGCN优于CryptoGCN，实现了14.2倍的延迟加速，保持了75%的推断准确率。
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关键要点
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LinGCN是一个优化同态加密推断性能的框架。
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LinGCN通过可微的结构线性化算法和离散指示函数实现最小化的乘法深度。
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采用紧凑的结点级多项式替代策略和二阶可训练激活函数以提高收敛性。
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改进的同态加密方案实现了更精细的运算融合，进一步降低乘法消耗。
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在NTU-XVIEW骨骼关节点数据集上的实验表明，LinGCN在同态加密推断中优于CryptoGCN。
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LinGCN实现了14.2倍的延迟加速，同时保持了75%的推断准确率。
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