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基于复杂图数据的联邦学习模型分析
1
作者
张松燕
卢涵宇
+2 位作者
吴小平
陈小青
臧庆超
《集成电路应用》
2024年第12期390-391,共2页
阐述一种基于个性转换的隐私保护联邦图学习模型,该模型通过个性转换从而解决因差分隐私而产生的模型性能下降的问题,提高了在隐私保护下模型的泛化能力和模型高效性。
关键词
联邦图学习
差分隐私
个性转换
模型性能
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职称材料
题名
基于复杂图数据的联邦学习模型分析
1
作者
张松燕
卢涵宇
吴小平
陈小青
臧庆超
机构
贵州大学大数据与信息工程学院
贵州工程应用技术学院信息工程学院
凯里学院微纳与智能制造教育部工程研究中心
出处
《集成电路应用》
2024年第12期390-391,共2页
基金
微纳与智能制造教育部工程研究中心开放基金资助项目(2024WZG05)
毕节市人工智能应用创新人才团队项目([2023]09)
大学生创新创业训练计划国家级课题资助项目(2024106680216)
文摘
阐述一种基于个性转换的隐私保护联邦图学习模型,该模型通过个性转换从而解决因差分隐私而产生的模型性能下降的问题,提高了在隐私保护下模型的泛化能力和模型高效性。
关键词
联邦图学习
差分隐私
个性转换
模型性能
Keywords
federated graph learning
differential privacy
personality conversion
model performance
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于复杂图数据的联邦学习模型分析
张松燕
卢涵宇
吴小平
陈小青
臧庆超
《集成电路应用》
2024
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