FedPF

深度分析

FedPF：結合差分隱私與公平性的零和博弈聯邦學習框架

聯邦學習在保護資料本地化的同時，面臨隱私與公平的衝突。研究提出FedPF演算法，將隱私、公平與效用構造成零和博弈，理論證明隱私加強會削弱偏見偵測，實驗顯示可降低42.9%歧視且維持準確度。此外，研究指出公平約束在適度時能提升模型泛化，過度則導致效能下降，凸顯隱私與公平間不可避免的權衡。