Automatic transformation search against deep leakage from gradients
Collaborative learning has gained great popularity due to its benefit of data privacy protection: participants can jointly train a Deep Learning model without sharing their training sets. However, recent works discovered that an adversary can fully recover the sensitive training samples from the sha...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Gao, Wei, Zhang, Xu, Guo, Shangwei, Zhang, Tianwei, Xiang, Tao, Qiu, Han, Wen, Yonggang, Liu, Yang |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/172192 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Exploring social, cultural and pedagogical issues in AR-gaming through the live LEGO house
بواسطة: Portalés, C., وآخرون
منشور في: (2014) -
A critical study on data leakage in recommender system offline evaluation
بواسطة: Ji, Yitong, وآخرون
منشور في: (2023) -
Enhancing collaborative learning in an augmented reality supported environment
بواسطة: GU YUANXUN
منشور في: (2012) -
Product information visualization and augmentation in collaborative design
بواسطة: Shen, Y., وآخرون
منشور في: (2014) -
Influences of AR-supported simulation on learning effectiveness in face-to-face collaborative learning for physics
بواسطة: Li, N., وآخرون
منشور في: (2014)