关键词differentially private decentralized learning
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- IJCAIPrivSGP-VR:差分隐私的方差减小随机梯度推送与紧致效用界
提出一种差分隐私的分布式学习方法 (PrivSGP-VR),利用随机梯度推进和方差缩减,保证每个节点的 (ε, δ)- 差分隐私,并在分布式设置中获得了亚线性收敛率,并实现与节点数成线性加速的效果。通过使用矩阵法进行优化,获得了最优化的迭代 - 基于共识算法的差分隐私分散深度学习
本研究提出了一种基于不同隐私的分散式深度学习方法,该方法对协作学习的数据进行隐私保护,保障节点之间数据的安全交换。实验结果表明,在稀疏图和不均匀数据分布下,不同隐私梯度跟踪具有抗干扰性,并且可在不向其他代理共享原始数据的情况下学习高准确性模