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Layer-Based Communication-Efficient Federated Learning with Privacy Preservation Apprentissage fédéré efficace par couche avec préservation de la confidentialité

Zhuotao LIAN, Weizheng WANG, Huakun HUANG, Chunhua SU

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Résumé:

Ces dernières années, l'apprentissage fédéré a attiré de plus en plus d'attention car il permet de former de manière collaborative un modèle global sans collecter les données brutes des utilisateurs. Cela a apporté de nombreux défis. Dans cet article, nous avons proposé un système d'apprentissage fédéré basé sur des couches avec préservation de la confidentialité. Nous avons réussi à réduire le coût de communication en sélectionnant plusieurs couches du modèle à télécharger pour une moyenne globale et à améliorer la protection de la vie privée en appliquant une confidentialité différentielle locale. Nous avons évalué notre système dans un scénario distribué de manière non indépendante et identique sur trois ensembles de données. Par rapport aux travaux existants, notre solution a obtenu de meilleures performances en termes de précision du modèle et de temps de formation.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E105-D No.2 pp.256-263
Date de publication
2022/02/01
Publicisé
2021/09/28
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2021BCP0006
Type de manuscrit
Special Section PAPER (Special Section on Blockchain Systems and Applications)
Catégories

Auteurs

Zhuotao LIAN
  University of Aizu
Weizheng WANG
  City University of Hong Kong
Huakun HUANG
  Guangzhou University
Chunhua SU
  University of Aizu

Mots-clés

Table des matières