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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 Efficient HybridAlpha Approach learning

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