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*algorithmとtreeに関するsh19910711のブックマーク (1)

  • 【論文要約】FederBoost: Private Federated Learning for GBDT - 名前はまだない

    はじめに Federated Learningに興味があり色々確認していたのですが、決定木ベースのモデルはないのかと思うようになりました。 探してみると以下の論文が出てきたので、読みました。 メモとしてここで簡単にまとめます。 arxiv.org はじめに 概要 イントロ 事前知識 GBDT Federated learning Secure aggregation Differential privacy 設定 環境の設定 FLの設定 Vertical FederBoost 学習 バスケット化 差分プライバシーノイズ付加 学習の全体像 推論 プライバシー保護について Horizontal FederBoost 分散バケット構築 学習 プライバシー保護について 実装と実験 有用性の検証 効率性の確認 LAN設定の場合の結果 WAN設定の場合の結果 概要 Federated Learning

    【論文要約】FederBoost: Private Federated Learning for GBDT - 名前はまだない
    sh19910711
    sh19910711 2025/05/20
    2022 / "差分プライバシー: 各個人のデータを保護しながら統計的分析を可能する手法/分野 + 各個人/ノードのデータに対して乱数により発生させたノイズを負荷することで可能になる"
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