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doubly stochastic kernel learning
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纵向分区数据的联邦双随机核学习
本论文提出了一种名为 FDSKL 的算法,该算法使用随机特征来近似内核映射函数并使用双随机梯度更新解决方案,旨在高效地学习垂直分割的数据而保持数据安全和隐私。实验结果表明,该算法在处理内核时比现有的联合学习方法更快,并保留了类似的泛化性能。
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4 years ago
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