Comunicación eficiente y privada de aprendizaje federado con poda adaptativa basada en la dispersión en computación en el borde
Autores: Song, Shijin; Du, Sen; Song, Yuefeng; Zhu, Yongxin
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Comunicación eficiente y privada de aprendizaje federado con poda adaptativa basada en la dispersión en computación en el borde
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Datos impulsados
Aprendizaje profundo
Aprendizaje federado
Privacidad diferencial
Poda basada en la dispersión
Ruido gaussiano
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 35
Citaciones: Sin citaciones
A medida que el aprendizaje profundo (DL) basado en datos se ha aplicado en varios escenarios, las amenazas a la privacidad se han convertido en un problema ampliamente reconocido.
Descripción
A medida que el aprendizaje profundo (DL) basado en datos se ha aplicado en varios escenarios, las amenazas a la privacidad se han convertido en un problema ampliamente reconocido.