arXiv · Machine Learning· Thibault Pautrel, Florent Bouchard, Guillaume Ginolhac, Ammar Mian, Aur\'elien Bellet·· 10 小时前AI 评分50
DP-RFedProj：基于投影的紧致子流形几何无关差分隐私联邦学习
Projection-Based Federated Learning on Compact Submanifolds with Geometry-Independent Differential Privacy
AI 导读
DP-RFedProj提出一种面向紧致子流形的记录级差分隐私联邦学习方法，以闭式投影聚合，并在固定环境空间几何中对梯度进行隐私化。该方法对整个训练轨迹提供与流形、聚合方案和本地优化器无关的显式 f-DP 保证，隐私造成的收敛代价随内在维度而非环境维度增长。
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