- An Efficient Learning Framework For Federated XGBoost Using Secret Sharing And Distributed Optimization [47.7]
XGBoostは、より優れた学習精度と効率のため、業界で最も広く使われている機械学習モデルの1つである。本稿では,xgboostの分割基準計算プロセスをシークレット共有設定で再構成するセキュリティ保証とともに,マルチパーティフェデレーションxgb学習フレームワークを提案する。 注目すべきは、モデルセキュリティの徹底的な分析も提供され、複数の数値結果が提案されたFedXGBの優位性を示しています。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 12 May 2021 15:04:18 GMT)- 連合学習型の拡張を行ったXGB。特性が分かっている（使い慣れた）ものをベースとして拡張されたFrameworkはありがたい。