FedSyn: Synthetic Data Generation using Federated Learning

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arxiv2022，沒找到是哪個刊物的，是沒投中嗎？ 這篇是用GAN做數據生成，每個client都訓練一個生成器，加噪聲傳到server端聚合，實驗是衡量生成圖片的質量。

論文地址：arxiv
code：沒找到

貢獻

提出了提出了一種新穎的方法（FedSyn ），將聯邦學習、使用 GAN的合成數據生成和差分隱私（向模型參數添加拉普拉斯噪聲）結合為一個框架。

算法流程

和FL的區別是任務不一樣了，原來client的分類任務變成了數據生成任務，通訊的分類模型也變成了GAN模型，模型傳輸時還加上了噪聲。
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GAN

這一部分是用GAN訓練出本地生成器。與傳統的GAN一樣，由判別器和生成器組成，判別器依舊是輸出 真/假 二值，生成器由噪聲生成圖像。文章還把網絡結構圖貼了出來（不過GAN易崩潰的問題在這里沒

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