Mar, 2024
通过本地训练增强联邦学习中的隐私保护
Enhancing Privacy in Federated Learning through Local Training
TL;DR通过提出联邦私有局部训练算法（Fed-PLT），本文解决了联邦学习中昂贵的通信和隐私保护等挑战，通过局部参与和训练，在中央协调员和计算代理之间显著减少通信轮次，实现了局部训练对准确性的无影响匹配。同时，代理具有从不同局部训练求解器中选择的灵活性，如（随机）梯度下降和加速梯度下降，还探讨了如何利用局部训练来增强隐私，并推导了差分隐私边界及其与局部训练轮次的依赖关系，通过理论分析和分类任务的数值结果与其他技术进行比较，评估了所提算法的有效性。