基于差分隐私保护知识迁移的联邦学习方法

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摘 要：联邦学习解决了机器学习的数据孤岛问题，然而，各方的数据集在数据样本空间和特征空间上可能存在较大差异，导致联邦模型的预测精度下降。针对上述问题，提出了一种基于差分隐私保护知识迁移的联邦学习方法。该方法使用边界扩展局部敏感散列计算各方实例之间的相似度，根据相似度对实例进行加权训练，实现基于实例的联邦迁移学习。（剩余12747字）

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