Fugu-MT 論文翻訳(概要): Vertical federated learning based on DFP and BFGS

論文の概要: Vertical federated learning based on DFP and BFGS

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09428v1
Date: Sat, 23 Jan 2021 06:15:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-20 14:36:39.914957
Title: Vertical federated learning based on DFP and BFGS
Title（参考訳）: DFPとBFGSに基づく垂直連合学習
Authors: Song WenJie, Shen Xuan
Abstract要約: 本稿では,dfp と bfgs (bdfl) を用いた新しい垂直フェデレート学習フレームワークを提案する。実データセットを用いてBDFLフレームワークの効率性をテストする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: As data privacy is gradually valued by people, federated learning(FL) has emerged because of its potential to protect data. FL uses homomorphic encryption and differential privacy encryption on the promise of ensuring data security to realize distributed machine learning by exchanging encrypted information between different data providers. However, there are still many problems in FL, such as the communication efficiency between the client and the server and the data is non-iid. In order to solve the two problems mentioned above, we propose a novel vertical federated learning framework based on the DFP and the BFGS(denoted as BDFL), then apply it to logistic regression. Finally, we perform experiments using real datasets to test efficiency of BDFL framework.
Abstract（参考訳）: データプライバシが人々によって徐々に重視される中、データ保護の可能性から、フェデレーション学習(FL)が出現している。 FLは、異なるデータプロバイダ間で暗号化情報を交換することで、分散機械学習を実現するために、データセキュリティを保証するという約束に基づいて、同型暗号化と差分プライバシー暗号化を使用する。しかし、クライアントとサーバ間の通信効率やデータが非iidであるなど、flには依然として多くの問題がある。上記の2つの問題を解決するために,dfp と bfgs (bdfl) に基づく新しい垂直フェデレーション学習フレームワークを提案し,ロジスティック回帰に適用する。最後に、実データセットを用いてBDFLフレームワークの効率性をテストする。

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