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具有精确误差分布的联邦学习压缩
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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
本文提出了一种在联邦学习中使用压缩和聚合方案来产生特定误差分布的方法，并提供了利用所提出的压缩方案在差分隐私应用中免费获得压缩的不同方法。该方法可以恢复和改进具有高斯扰动的标准联邦学习方案。
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关键要点
- 本文提出了一种在联邦学习中使用压缩和聚合方案的方法。
- 该方法旨在产生特定的误差分布。
- 分析了基于分层量化实现准确误差分布的不同聚合方案。
- 提供了在差分隐私应用中利用压缩方案获得压缩的不同方法。
- 通用压缩方法可以恢复和改进具有高斯扰动的标准联邦学习方案，如Langevin动力学和随机平滑。
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