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高效的隐私保护KAN推断方法基于同态加密
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
设计隐私保护深度学习模型是挑战，同态加密（HE）是有前景的方法，可以解耦模型所有者和数据所有者。研究者引入多项式变换器，并提供使用HE进行安全推断的示例。模型在性能上与传统方法相当，填补了变换器之间的差距，突出了HE的可行性。还评估了模型的稳定性，并进行了消融实验。
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关键要点
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设计隐私保护深度学习模型是深度学习社区内的主要挑战。
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同态加密（HE）是实现模型所有者和数据所有者解耦的重要方法。
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研究者引入了第一个多项式变换器，并提供了使用HE进行安全推断的示例。
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创新的变换器架构和运算符转换方法使得隐私保护推断成为可能。
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模型在WikiText-103上进行隐私保护推断，并在CIFAR-100和Tiny-ImageNet上进行图像分类。
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模型结果与传统方法相当，填补了与相似规模变换器之间的性能差距。
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评估了模型的稳定性，并进行了消融实验以量化模型组件的贡献。
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