NVFLARE – NVIDIA 技術博客
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Thu, 02 Jan 2025 09:26:50 +0000
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利用 XGBoost 中的 CUDA 加速同態加密實現聯邦學習數據隱私安全性
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/security-for-data-privacy-in-federated-learning-with-cuda-accelerated-homomorphic-encryption-in-xgboost/
Wed, 18 Dec 2024 09:22:20 +0000
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XGBoost 是一種廣泛用于表格數據建模的機器學習算法。為了將 XGBoost 模型從單站點學習擴展到多站點協作訓練，NVIDIA 開發了 Federated XGBoost ，這是一種用于聯邦學習的 XGBoost 插件。它包括用于跨去中心化數據源聯合訓練 XGBoost 模型的垂直協作設置，以及 水平直方圖和樹的聯合學習 。 在垂直環境下，每個方擁有面向全體人口的部分特征，并且只有一個方持有該標簽。標簽所有者被稱為主動方，而所有其他方都是被動方。在橫向設置下，每個方擁有所有特征和標簽信息，但僅限部分人口。 此外， NVIDIA FLARE 是一款與領域無關、開源且可擴展的聯邦學習 SDK，通過引入處理通信挑戰的功能來增強現實世界的聯邦學習體驗。其中包括多項并發訓練作業，以及可能因網絡條件而中斷的作業。 目前，
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