信頼性のあるフェデレーテッドラーニングにおける保護メカニズムのパラメータ調整のためのメタラーニングフレームワーク

信頼性のあるフェデレーテッドラーニングにおいて、プライバシー漏洩、効用損失、効率低下のトレードオフを最適化するための保護メカニズムのパラメータを調整するためのメタラーニングアルゴリズムが提案されています。