关于“针对破坏性对手的隐私增强联邦学习”的评论

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-09-30T00:00:00Z

本文介绍了一种个性化图形联邦学习框架，通过服务器和边缘设备协作学习特定模型，保护隐私。即使数据分布不均，利用模型相似性也能提供良好体验。研究了差分隐私的实现，证明算法能在线性时间内收敛至最优解。分析表明，集群相似性影响输出，可通过调整超参数优化。实验验证了算法在合成数据和MNIST数据集上的性能。