联邦学习哈希模型

二值编码快推理

在联邦推荐中利用哈希技术生成高质量二值编码，兼顾推理效率与存储，同时通过离散优化抵御梯度攻击。

张洪磊 · 罗芳媛 · 邬俊 · 何向南 · 李浥东

ACM Transactions on Information Systems 2023

技术优势

推理快

二值码大幅降低相似度计算的复杂度，适合资源受限设备。

防梯度攻击

离散优化算法避免传输实值梯度，从而降低隐私泄露风险。

省存储

二值码大幅节省存储空间，适合资源受限的用户设备。

应用场景

• 边缘推荐：在边缘设备上实时推荐，无需上传数据。
• 隐私保护推荐：保护用户隐私，防止梯度泄露原始信息。
• 联邦学习系统：可作为联邦学习系统中高效且安全的推荐模块。
• 资源受限设备推荐：二值码降低存储和计算需求，适合低配设备。