Nov, 2023

隐私敏感视觉任务的扩散模型联邦学习

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TL;DR通过实验和研究，我们发现联邦扩散模型在隐私敏感领域提供视觉服务方面具有巨大潜力。
diffusion modelsvision-related tasksfederated learningprivacy-sensitive datadecentralized learning
发现论文，激发创造
  • 联邦学习的进展：模型、方法和隐私

    本文详细阐述了联邦学习的体系结构、应用问题、算法设计原则和安全问题，提出了一种更加通用的算法设计框架、攻击场景和防御方法，致力于将联邦学习与真实世界应用相集成并实现高性能、隐私保护和安全性。

    Feb, 2023

  • 透过面纱看世界：联邦学习中的差分隐私在医学影像分类中的应用

    本研究将差分隐私技术引入联邦学习框架以实现隐私保护的医学图像分类，证实了隐私保护与模型准确性之间的权衡存在，但我们证明了差分隐私的隐私预算的战略校准可以保持健壮的图像分类性能同时提供实质性的隐私保护。

    Jun, 2023

  • 在医学图像分析中提高私有联邦模型的性能

    本研究探讨联邦学习在医疗应用中的优势，分析其如何能够解决医疗数据隐私、安全及所有权等挑战，讨论如何通过本地步骤和沟通轮数的调整来进一步提高模型的性能，并提供了理论证明和实验评估的支持。

    Apr, 2023

  • 计算机视觉的联邦学习

    该论文综述了联邦学习在计算机视觉应用中的最新进展，比较了联邦学习和传统集中式训练方法，提出了一个联邦学习在计算机视觉中的技术分类和应用安全威胁的分类，讨论了实施区块链在计算机视觉中的隐私关注，并总结了现有的隐私保护方法，同时指出了未来的研究方向。

    Aug, 2023

  • 联邦学习隐私：攻击、防御、应用和政策环境 - 一项调研

    深度学习和联邦学习是当前研究的重点，其中涉及隐私保护技术、隐私攻击以及隐私法规的探讨。

    May, 2024

  • 任务无关的联邦学习

    应用自监督学习的联邦学习框架，通过使用 Vision Transformer 作为共识特征编码器进行无监督预训练，能够在各种真实非 IID 医学图像数据集上进行有效的表示学习，为多任务基础建模提供潜在的方法。

    Jun, 2024

  • 联邦学习系统调查：数据隐私和保护的愿景、炒作和现实

    本文综述了联邦学习系统的定义、系统构成和分类，旨在为未来的研究提供参考，通过对现有联邦学习系统的系统总结，提出了设计因素、案例研究和未来研究机会。

    Jul, 2019

  • 基于分布式联邦学习的隐私 MRI 脑瘤检测深度学习模型

    本研究通过创新性地使用联邦学习方法，解决数据隐私和高效疾病诊断的双重挑战，以提高医学图像分类的准确性和效率，展示了联邦学习在磁共振成像（MRI）脑肿瘤检测中的应用效果，并强调了解决数据异质性的重要性和拓展联邦学习在医学图像分析中的研究方向。

    Apr, 2024

  • 关于分散式联邦学习的调查

    去中心化联邦学习解决方案的综述，包括现有的方法和未来的研究方向。

    Aug, 2023

  • 隐私保护合奏关注蒸馏的联邦学习

    本文提出了一个利用未标记公共数据进行单向离线知识蒸馏的隐私保护联邦学习框架。通过集成注重蒸馏，利用本地知识训练中央模型。我们的技术采用分散和异构的本地数据，显著降低了隐私泄漏的风险。通过图像分类、分割和重构任务的大量实验，证明我们的方法在具有更强的隐私保护的同时实现了非常有竞争力的性能。

    Oct, 2022