联邦学习算力加速方案-40页
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联邦学习算力加速方案演讲人:赵荣星云Clustar产品总监目录背景介绍算力方案性能展示公司介绍Contents01背景介绍联邦学习的工作流程参与方B数据对齐(隐私安全求交)模型训练参数聚合参数聚合模型更新模型更新子模型B子模型A模型训练加密加密同态加密同态加密全局模型参与方A联邦学习算力性能挑战•联邦学习联邦学习是一种在保护数据隐私安全的前提下,联合多方进行共同建模的分布式机器学习框架。在训练过程中,通过对模型参数进行加密、传递、运算、解密,实现整体模型表现的提升。•计算挑战在联邦学习过程中,为了支持参数和数据可以在密态下进行无损的计算,需使用同态加密技术(加密后的数据为2048bit大整数)...
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