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论文名字

HybridAlpha: An Efficient Approach for Privacy-Preserving Federated Learning

来源

会议 the 12th ACM Workshop

年份

2019.11.11

作者

Xu, Runhua,Baracaldo, Nathalie,Zhou, Yi,Anwar, Ali,Ludwig, Heiko

核心点

提出一种基于加密的SMC名为HybridAlpha的方法,能在保证模型性能不变的情况下,将训练时间平均减少68%,数据传输量平均减少92%。以及解决了参与者中途退出的问题

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论文名字

HybridAlpha: An Efficient Approach for Privacy-Preserving Federated Learning

来源

会议 the 12th ACM Workshop

年份

2019.11.11

作者

Xu, Runhua,Baracaldo, Nathalie,Zhou, Yi,Anwar, Ali,Ludwig, Heiko

核心点

提出一种基于加密的SMC名为HybridAlpha的方法,能在保证模型性能不变的情况下,将训练时间平均减少68%,数据传输量平均减少92%。以及解决了参与者中途退出的问题

本文标签: 论文EfficientHybridAlphaApproachlearning