Federated Learning with Sparsified Model Perturbation: Improving Accuracy under Client-Level Differential Privacy

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标题	Federated Learning with Sparsified Model Perturbation: Improving Accuracy under Client-Level Differential Privacy 具有稀疏模型扰动的联合学习：提高客户端差分隐私下的精度相关领域差别隐私计算机科学联合学习 GSM演进的增强数据速率人工智能方案（数学）边缘设备信息隐私机器学习算法计算机安全数学云计算数学分析操作系统
网址	https://arxiv.org/abs/2202.07178 AI链接 arxiv.org datacite.orgdoi.org
DOI	10.48550/arxiv.2202.07178 doi
其它	期刊：arXiv (Cornell University) 作者：Rui Hu; Yan Gong; Yuanxiong Guo 出版日期：2022-01-01
求助人	shijiu 在 2024-05-14 21:19:23 发布自美国，悬赏 10 积分
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