基于梯度的联合学习中的最大知识正交重构

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过一种新的分析方法，最大限度地保护隐私，同时从客户端的梯度更新中高效而不引人注目地重建输入图像，以弥补现有方法在批量大小较大时的图像质量较差，从而引起了对联邦学习隐私保护的进一步研究的重视。

本文介绍了一种名为FedMRI的联邦学习算法，通过全球共享的编码器和客户机特定的解码器，在频率空间和图像空间执行，可以提高全球模型的泛化能力，同时不牺牲客户机特定信息。该算法在多机构数据上取得了最接近真实值的重建结果，并且优于现有的联邦学习方法。

FedMRI 客户机 泛化能力 联邦学习 重建结果
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