基于个性化联邦学习的“用户情感模型”如何平衡“隐私-性能-泛化”？热门官方

更新于2025/12/1 16:47:23

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回答：需平衡三者的trade-off：① 隐私-性能平衡：用“差分隐私预算分配”（如训练阶段ε=5保证性能，推理阶段ε=1强化隐私）；② 性能-泛化平衡：联邦聚合时保留“共性情感特征”（如Valence维度）确保跨场景泛化，仅个性化“小众特征”（如方言情感词）提升性能；③ 动态权衡机制：根据用户场景（如“家庭场景”侧重性能，“公共场景”侧重隐私）动态调整三者的权重。某社交APP应用后，模型在“隐私保护达标（ε<3）”的前提下，跨场景识别准确率达87%，较固定权重策略提升25%。

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