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基于联邦学习的最小误差量化器设计与实现.pdf

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    摘要

    联邦学习（FederatedLearning，FL）是谷歌公司在2016年提出的一种新框架，用

    于保护用户的数据隐私。联邦学习能够在不侵犯用户隐私的同时，完成对特征的提取，

    因此，其已经成为当前的研究热点。但是，联邦学习仍然存在安全隐私泄露的风险。一

    方面，联邦学习的神经网络模型在上传至服务器时，有很大的可能性被潜伏者窃听，并

    通过模型反演的方式得到用户的有效信息。另一方面，联邦学习仍然存在着通信成本过

    高的问题。如今很多小型设备，如医疗物联网设备，对低延迟的要求比较高，而目前流

    行的神经网

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