FedMPDD：プライバシー保護と通信効率を両立する連邦学習

この記事では、連邦学習における新しいアプローチであるFedMPDDが紹介されています。 この方法は、分散型機械学習における重要な懸念事項であるプライバシーを維持しながら、通信効率に焦点を当てています。

• •連邦学習における通信コストの問題に対処。
• •投影方向微分の使用を通じてプライバシーを優先。
• •プライバシー保護型機械学習技術の進歩に貢献。