ICMLFeb, 2022
联邦学习中的个性化改善隐私 - 准确性权衡
Personalization Improves Privacy-Accuracy Tradeoffs in Federated Learning
Alberto Bietti, Chen-Yu Wei, Miroslav Dudík, John Langford, Zhiwei Steven Wu
TL;DR研究分布式机器学习系统,并基于修正的随机优化算法实现私人级联学习,在保证局部模型私密性的同时,与全局模型进行协调,提升了准确性和隐私保护的平衡。