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連合学習(FL)は、個人データを明示的に共有しないことでプライバシーリスクを軽減できる、人気のある分散学習フレームワークです。ただし、最近の作業では、モデルの更新を共有するとFLが推論攻撃に対して脆弱
arxiv_reader のブックマーク 2020/12/14 12:05
表現の観点からの連合学習におけるプライバシー漏洩に対する証明可能な防御[arXiv][arXiv reaDer][learning][representation]連合学習(FL)は、個人データを明示的に共有しないことでプライバシーリスクを軽減できる、人気のある分散学習フレームワークです。ただし、最近の作業では、モデルの更新を共有するとFLが推論攻撃に対して脆弱2020/12/14 12:05
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2020/12/14
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連合学習(FL)は、個人データを明示的に共有しないことでプライバシーリスクを軽減できる、人気のある分散学習フレームワークです。ただし、最近の作業では、モデルの更新を共有するとFLが推論攻撃に対して脆弱
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表現の観点からの連合学習におけるプライバシー漏洩に対する証明可能な防御
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