文档介绍：该【隐私增强联邦迁移学习 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【35】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【隐私增强联邦迁移学习 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,允许多个参与者在不共享原始数据的情况下共同训练模型。,同时利用跨设备或机构的大量数据。、金融和制造业等多个领域中具有应用潜力。。,减少训练时间和资源需求。、小数据集和超参数优化方面特别有用。,实现跨设备或机构的模型训练。,同时保护数据隐私。,解决联邦学****中遇到的独特挑战。,利用来自不同设备和机构的丰富数据。,通过利用预训练模型。,通过在不共享原始数据的情况下进行协作。,由于在设备或机构之间频繁交换模型更新。,处理来自不同来源的数据,具有不同的格式和分布。,来自不同参与者的数据分布各不相同,这可能导致偏差。,旨在减少通信开销和提高模型性能。,例如特征表示学****和数据规范化。,例如自适应迁移和知识蒸馏,以应对联邦设置中的挑战。:允许在加密数据上进行计算,而无需解密,保护数据隐私。:将秘密拆分为多个共享,任何一方都无法单独访问,只有收集足够数量的共享才能恢复秘密。:允许一方向另一方证明其知道某个信息,而无需透露该信息。:将计算任务分解为子任务,并在不同参与方之间共享。:参与方可以对共享的中间结果进行加法操作,而不会泄露个别输入。:指定如何执行计算任务并保护数据隐私的协议集合。:向数据中添加随机噪声,以模糊个别数据的敏感性。:限制可以添加到数据的噪声量,以平衡隐私与数据实用性。:使用多个差分隐私机制来增强隐私保护。:不同的参与方拥有不重叠的数据集,可用于训练共享模型。:参与方在自己的数据上本地训练模型,保护数据隐私。:将所有参与方的本地模型聚合起来,创建共享模型。:将参与方的本地模型参数进行加权平均,以创建共享模型。:参与方在自己的数据上计算梯度,并共享加密的梯度更新。:使用差分隐私技术保护本地训练过程中的数据隐私。:提供一个安全的环境,用于执行敏感任务,与外部系统隔离开。:利用硬件机制(如英特尔SGX)来保护代码和数据免受篡改。:允许第三方验证代码在受保护的环境中是否按预期执行。