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本项目旨在构建一个融合差分隐私技术的联邦学习平台,通过对比实验来评估不同差分隐私方案对全局模型精度的影响。在本地训练开始前,我们将对训练集进行拉普拉斯机制噪声处理,以实现差分隐私保护。与基准相比,这将如何影响全局模型的精度?
为了确保实验的公平性和准确性,我们将采用随机抽样的方法来选择参与对比的数据集。同时,我们将使用交叉验证的方法来评估不同差分隐私方案的效果。此外,我们还将关注数据处理过程中可
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Improved_course_design_full_coverage.zip
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HSV_Detector.zip
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bilibilivideohoverinfo.zip
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improvedsiftRANSACdetection.zip
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A_Base.zip
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2019MR1maincontrolpanel.zip
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VESC.zip
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MainBoard.zip
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UnderwaterAcousticCommunicationSystem.zip
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