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私有协同机器学习中的激励机制
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内容提要

本文介绍了一种结合差分隐私和安全多方计算的联邦学习方法，保护训练和最终模型的隐私，同时保持高预测准确率。

🎯

关键要点

  • 提出了一种结合差分隐私和安全多方计算的联邦学习方法。
  • 该方法在保证训练和最终模型隐私性的同时，保持较高的预测准确率。
  • 系统适用于多种机器学习模型的训练。
  • 实验验证了该方法的优越性。
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标签

安全多方计算 差分隐私 机器学习 联邦学习 隐私保护 预测准确率
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