基于个性化联邦学习的“用户情感模型”隐私保护与性能平衡？热门官方

更新于2025/12/1 16:47:23

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回答：个性化联邦学习需平衡“模型个性化性能”与“隐私保护强度”：① 隐私-性能权衡策略（用差分隐私的ε参数调节，ε越小隐私保护越强但性能下降，ε=1时性能较集中训练下降5%，隐私保护达GDPR要求；ε=10时性能下降20%但隐私保护较弱）；② 个性化模型聚合（中央服务器聚合各用户的模型时，保留用户的个性化特征（如“高敏感用户的情感阈值”），仅聚合共性特征）；③ 安全聚合协议（用Secure Aggregation协议确保服务器无法获取单个用户的模型参数）。某金融APP的情感模型应用后，用户情感识别准确率达88%，隐私泄露风险降低90%。

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