フェデレーテッドレコメンデーションのための、埋め込みのプラグアンドプレイ型パラメータ効率チューニング

この研究は、フェデレーテッドラーニング環境におけるレコメンデーションシステムのためのパラメータ効率的なチューニング方法を探求しています。プラグアンドプレイアプローチは、フェデレーテッド環境で重要な、計算効率とプライバシー保護の点で利点がある可能性があります。

• •フェデレーテッドレコメンデーションシステムの効率性向上に焦点を当てています。
• •埋め込みのパラメータチューニングにプラグアンドプレイアプローチを利用しています。
• •フェデレーテッドラーニングにおけるパフォーマンスとプライバシーおよび計算制約のバランスを目指しています。