本文提出了一种局部差分隐私的联邦学习算法，旨在保护参与者的梯度隐私。通过动态分配噪声方差，优化误差上界，该算法在隐私保护与模型效用之间取得了良好平衡。实验结果表明，该算法在隐私保护和性能方面优于现有方法，验证了其有效性。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
