利用生成對抗網路增補資料克服聯邦式學習的資料分布不均問題__國立清華大學博碩士論文全文影像系統

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論文基本資料
電子全文

作者(中文):	周裕閔
作者(外文):	Chou, Yu-Min
論文名稱(中文):	利用生成對抗網路增補資料克服聯邦式學習的資料分布不均問題
論文名稱(外文):	A GAN-based Data Augmentation Framework for Federated Learning on Non-IID Data
指導教授(中文):	周志遠
指導教授(外文):	Chou, Jerry
口試委員(中文):	李哲榮賴冠州鍾武君
口試委員(外文):	Lee, Che-Rung Lai, Kuan-Chou Chung, Wu-Chun
學位類別:	碩士
校院名稱:	國立清華大學
系所名稱:	資訊工程學系
學號:	109062547
出版年(民國):	112
畢業學年度:	111
語文別:	中文
論文頁數:	51
中文關鍵詞:	聯邦式學習、生成對抗網路、非獨立同分布資料、資料增強、差分隱私
外文關鍵詞:	Federated Learning、Generative Adversarial Network、Non-IID data、Data Augmentation、Differentail Privacy
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