プライバシーと通信効率を両立するベクトル量子化フレームワークSSTQ

arXiv cs.AI ・ 2026-08-05

原題: SSTQ:Privacy-Preserving Vector Quantization via Subsampled Stochastic TurboQuant

AI による要約

分散最適化において通信コストを抑えつつローカル差分プライバシーを達成するフレームワーク「SSTQ」が提案された。最適平均二乗誤差スケーリングを実現しつつ、クライアントあたりのビット数を削減することに成功している。

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