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bayesian privacy
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解读本地差分隐私、平均贝叶斯隐私和最大贝叶斯隐私之间的相互作用
我们综合研究引入了贝叶斯隐私并深入探讨了局部差分隐私及其贝叶斯对应之间错综复杂的关系,揭示了新的有关效用和隐私之间的权衡。
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3 months ago
具有贝叶斯隐私的联邦深度学习
通过提出的 Bayesian Privacy 框架,本文的研究成功地量化了隐私损失,证明了其安全的隐私保护能力,通过各种深度神经网络图像分类 MNIST、CIFAR10 和 CIFAR100 的实验结果,演示了一种新的联邦深度学习方法,该方
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3 years ago
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