BriefGPT - AI 论文速递
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通过数据增强和摊销推理实现可扩展的垂直联邦学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了VFBL框架及其三种新算法VF-B2-SGD、SVRG和SAGA，实验证明这些算法在强凸和非凸条件下具有收敛速率的理论结果，并证明了VF-B2的安全性。
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关键要点
- 提出了VFBL框架，整合新的向后更新机制和双层异步并行体系结构。
- 在VFBL框架下提出了三种新算法：VF-B2-SGD、SVRG和SAGA。
- 这三种算法在强凸和非凸条件下具有收敛速率的理论结果。
- 证明了VF-B2的安全性。
- 大量基准数据集上的实验表明算法具有高效性、可扩展性和无损失性。
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