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Whisper D-SGD：代理之间的相关噪声以实现差分隐私去中心化学习
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内容提要
本研究解决了去中心化学习中代理模型通信所带来的隐私泄露问题。提出的Whisper D-SGD是一种新颖的协方差方法，通过在代理之间生成相关的隐私噪声，优化噪声协方差，实现网络范围的噪声抵消。实验结果表明，Whisper D-SGD显著降低了差分隐私的实用性能差距，并提升了模型在同等隐私保障下的表现。
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