ユーザーレベルの差分プライバシー（DP）は、連合学習におけるユーザーのデータに固有の情報に、認証可能なプライバシー保証を提供します。ユーザーレベルのDPを保証する既存の方法では、精度が大幅に低下します

arxiv_reader のブックマーク 2022/03/14 10:00

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4716705062956541186/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2203.03106v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2203.03106v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2203.03106v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ローカル正則化とスパース化を使用した差分プライベート連合学習</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/regularization">regularization</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ユーザーレベルの差分プライバシー（DP）は、連合学習におけるユーザーのデータに固有の情報に、認証可能なプライバシー保証を提供します。ユーザーレベルのDPを保証する既存の方法では、精度が大幅に低下します</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220314#bookmark-4716705062956541186"><span class="datetime-body">2022/03/14 10:00</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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