差分隐私联邦学习从入门到发文

差分隐私联邦学习从入门到发文

这是关于差分隐私联邦学习一份学习资料：有关理论知识、收敛性分析、代码、进展

一、学习相关理论

1. 差分隐私理论解读

（1）该博客包括拉普拉斯噪声、差分隐私组合定理等。
https://blog.csdn.net/MathThinker/article/details/51464273
https://blog.csdn.net/MathThinker/article/details/51637781
差分隐私知识点
（2）满足差分隐私约束的深度学习系统详解
https://zhuanlan.zhihu.com/p/438563580
细读会加深你关于在深度学习中应用差分隐私的理解
在这里插入图片描述

2. 联邦学习相关收敛性分析

Bilibili up主丸一口
https://space.bilibili.com/3461572290677609/video?tid=36&special_type=&pn=1&keyword=&order=pubdate
收敛性分析

3. 差分隐私经典论文解读

Bilibili up主JeffffffFu
https://www.bilibili.com/video/BV16A4y1X74k/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=93b0e444c0dae60de23bb4f18190a0e3
在这里插入图片描述

4. 联邦学习代码解读

https://zhuanlan.zhihu.com/p/263959892?utm_source=wechat_session
该博主逐字逐句解读联邦学习模型训练、数据集分配代码
在这里插入图片描述

5. 深度学习相关代码网站

Papers with code
https://paperswithcode.com/task/federated-learning
在这里插入图片描述

二、必读论文

1.联邦学习开山之作FedAVG：Communication-Efficient Learning of Deep Networksfrom Decentralized Data
https://blog.csdn.net/qq_41605740/article/details/124584939?spm=1001.2014.3001.5501
2.将差分隐私引入深度学习：Deep Learning with Differential Privacy
https://dl.acm.org/doi/10.1145/2976749.2978318
3.瑞丽差分隐私：Rényi Differential Privacy
https://ieeexplore.ieee.org/document/8049725
4.联邦学习差分隐私收敛性分析：Federated Learning With Differential Privacy: Algorithms and Performance Analysis
https://ieeexplore.ieee.org/document/9069945

三、最新进展2023

1.联邦学习SOTA模型：Improving Generalization in Federated Learning by Seeking Flat Minima
https://dl.acm.org/doi/abs/10.1007/978-3-031-20050-2_38
2.差分隐私联邦学习SOTA模型：Make Landscape Flatter in Differentially Private Federated Learning
https://ieeexplore.ieee.org/document/10203141

# 深度学习 # pytorch # 人工智能
Logo
天工造物局

北京人形旗下天工造物具身智能开源社区，聚焦具身天工与慧思开物两大平台

更多推荐

deck.gl TripsLayer 出租车轨迹动画示例实战：从示例运行到着色器原理

TripsLayer 是 deck.gl 中用于渲染**随时间流动的轨迹动画**（如出租车行程、物流路径、迁徙路线）的核心图层。本文以仓库中的最小独立示例 [examples/website/trips](https://link.gitcode.com/i/1442af8f442f4cff39ff546e050fceb5) 为骨架，带你完成从安装依赖、启动应用、理解曼哈顿出租车数据格式，到深入

avatar 天工造物局

Foundry Anvil 中 eth_simulateV1 的 Blob 交易与 Blob Gas 字段规范化：原理、实现与测试验证

本篇技术指南以 [anvil-simulate-blob-transactions.md](https://link.gitcode.com/i/3d2ebe227262de169335eb290af80da8) 这条 changelog 条目为起点，深入剖析 Foundry Anvil 对 `eth_simulateV1` RPC 返回结果中 blob（EIP-4844）交易与 blob gas

avatar 天工造物局

LMCache CLI 实战：用 `lmcache kvcache clear` 管理运行中服务的 KV Cache 状态

本文是一份针对 LMCache 官方 CLI 命令 `lmcache kvcache` 的完整技术指南。该命令用于在**运行中的 LMCache 服务（MP HTTP server）**上管理 KV cache 状态，当前提供 `clear` 子命令，用于清空 L1（CPU 内存）层中缓存的全部 KV 数据。读完本文，你将掌握该命令的完整参数体系、退出码语义、终端/JSON/静默三种输出模式，并能

avatar 天工造物局