摘 要：将差分隐私应用于联邦学习是保护训练数据隐私的有效方法之一，但在现有的算法中，添加固定噪声进行模型训练会导致模型精度不高、数据隐私泄露的问题。为此，提出了一种基于自适应噪声和动态加权的联邦学习算法（试读）...
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