Maskininlärning bygger på tillgången till en stor mängd data för utbildning. I verkligheten är dock de flesta data spridda över olika organisationer och kan inte enkelt integreras under många rättsliga och praktiska begränsningar. I detta dokument introducerar vi en ny teknik och ram, så kallad federated transfer learning (FTL), för att förbättra statistiska modeller under en datafederation. Federationen gör det möjligt att dela med sig av kunskap utan att äventyra användarnas integritet och gör det möjligt att överföra kompletterande kunskap i nätverket. Som ett resultat kan en mål-domän part bygga mer flexibla och kraftfulla modeller genom att utnyttja rika etiketter från en käll-domän part. En säker metod för korsvalidering av överföringar föreslås också för att bevaka FTL:s resultat inom ramen för förbundet. Ramverket kräver minimala ändringar av den befintliga modellens struktur och ger samma noggrannhet som den icke-privacy-bevarande metoden. Denna ram är mycket flexibel och kan effektivt anpassas till olika säkra flerparts maskininlärningsuppgifter.
REF inför säkra FTL (Federated Transfer Learning) för att förbättra statistiska modeller inom en datafederation.
Secure Federated Transfer Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}