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联邦学习是谷歌引入的一种保护隐私的分散学习协议。多个客户机共同学习一个没有数据集中的模型。集中化从数据空间推到参数空间:https://research.google.com/pubs/pub44822.html[1]。
深度学习中的差异隐私涉及到个人数据点的隐私保护:https://arxiv.org/abs/1607.00133[2]。
在这项工作中，我们结合了两者的概念，使联邦学习区别于私人。我们专注于保护客户端整个数据集的隐私。更多信息请参考:https://arxiv.org/abs/1712.07557v2。
原始仓库地址：https://github.com/SAP/machine-learning-diff-private-federated-learning.git
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加密算法
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