BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-03-27T00:00:00Z

Multi-Objective Optimization for Privacy-Utility Balance in Differentially Private Federated Learning

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内容提要

本研究探讨了差分隐私联邦学习中隐私保护与模型效用的平衡，提出了一种自适应剪辑机制，通过多目标优化动态调整剪辑标准，以提高模型准确性。实验证明，该方法在相同隐私约束下显著提升了模型性能。

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标签

差分隐私 模型效用 联邦学习 自适应剪辑 隐私保护