Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

CADRE: Đảm bảo tính sẵn sàng của dữ liệu có thể tùy chỉnh trong học tập liên bang bảo vệ quyền riêng tư

Created by
  • Haebom

Tác giả

Kaveen Hiniduma, Zilinghan Li, Aditya Sinha, Ravi Madduri, Suren Byna

Phác thảo

Bài báo này trình bày CADRE (Customizable Assurance of Data Readiness - Đảm bảo Dữ liệu Sẵn sàng Tùy chỉnh), một khuôn khổ mới để đảm bảo tính sẵn sàng của dữ liệu (DR) trong Học tập Liên bang Bảo vệ Quyền riêng tư (Privacy-Preserving Federated Learning - PPFL), một kỹ thuật học máy phân tán đảm bảo quyền riêng tư. CADRE cho phép người dùng xác định các số liệu, quy tắc và giải pháp DR tùy chỉnh phù hợp với các tác vụ học tập liên bang cụ thể. Dựa trên các số liệu, quy tắc và giải pháp tùy chỉnh, CADRE tạo ra các báo cáo DR toàn diện để đảm bảo tính sẵn sàng của tập dữ liệu cho FL đồng thời bảo vệ quyền riêng tư. Các thí nghiệm chứng minh tính linh hoạt và hiệu quả của CADRE, đảm bảo DR trên nhiều khía cạnh khác nhau, bao gồm chất lượng dữ liệu, quyền riêng tư và tính công bằng. Chúng tôi chứng minh các ứng dụng thực tế bằng cách tích hợp CADRE vào khuôn khổ PPFL hiện có, giải quyết sáu tập dữ liệu và bảy vấn đề DR.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Nó cung cấp các số liệu, quy tắc và giải pháp về mức độ sẵn sàng của dữ liệu có thể tùy chỉnh, mang lại sự linh hoạt khi áp dụng cho nhiều tác vụ học tập liên bang.
◦
Cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của các mô hình học tập liên bang bằng cách xác minh và cải thiện tính sẵn sàng của dữ liệu đồng thời đảm bảo quyền riêng tư.
◦
Chúng tôi giúp bạn quản lý và giải quyết các vấn đề về tính sẵn sàng của dữ liệu một cách có hệ thống để sử dụng hiệu quả các nguồn lực có giá trị.
◦
Chúng tôi xác nhận tính thực tiễn và hiệu quả của CADRE thông qua kết quả thử nghiệm trên nhiều tập dữ liệu và vấn đề DR khác nhau.
•
Limitations:
◦
Cần nghiên cứu thêm để xác định khả năng tổng quát hóa của các số liệu, quy tắc và giải pháp DR được đề xuất.
◦
Cần phải thử nghiệm rộng rãi với nhiều môi trường học tập liên bang và nhiều loại dữ liệu khác nhau.
◦
Cần đánh giá thêm về khả năng mở rộng và hiệu suất của khuôn khổ CADRE.
👍
Made with Slashpage