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#503
summarized by : Kai Watabe
どんな論文か？
collaborative learningにおけるreconstruction attacksに対する最適なData augmentationの検索手法，augmentation手法によるプライバシー保護の頑健性と性能への影響を調査するための新しい評価指標を提案した．
新規性
augmentationの中で，どの手法がreconstruction attacksに有効なのか検証し，モデルの精度と汎化性能を向上させつつプライバシーも考慮するaugumentation検索手法の提案．
結果
提案手法は，様々なデータセットや学習手法に適応可能である，また，collaborative learningにおいてモデルに対する悪い影響を与えることなく，reconstruction attacksに頑健なモデルの生成に成功した．
その他（なぜ通ったか？等）
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