H11-M02.zip
データセットの概要より
GradientHide 透過新增公共資料更新步驟並使用 CLIP 進行標籤對齊來防止聯邦學習中的梯度反轉，從而有效地保護隱私，同時保持跨基準資料集的模型準確性。
Source: H11-M02_隱私保護之聯邦式學習模型
追加情報
| フィールド | 値 |
|---|---|
| 最終更新日 | 2025 / 10月 / 17, |
| メタデータ最終更新日時 | 2025 / 9月 / 30, |
| 作成日 | 2025 / 9月 / 30, |
| データ形式 | application/zip |
| ライセンス | Other (Non-Commercial) |
| created | 2 月前 |
| format | ZIP |
| id | 1e3a094f-32f1-443e-b625-4f7b4ce9092d |
| last modified | 1 月前 |
| md5 | 1429fe7ec7eaee21d63e16c688d7f4c0 |
| mimetype | application/zip |
| on same domain | True |
| package id | ab7ef4cd-36b2-42c6-b73c-9590c2b37ce0 |
| proxy url | https://scidm.nchc.org.tw/ja/dataset/ab7ef4cd-36b2-42c6-b73c-9590c2b37ce0/resource/1e3a094f-32f1-443e-b625-4f7b4ce9092d/nchcproxy/H11-M02.zip |
| revision id | 1f4c2520-7f06-4b75-af68-787207f8fefa |
| sha256 | ab33406a06f6bededb43924f6c2ef18b0bee643a53a9ae10cd7b2ecaa6645715 |
| size | 239.3 KiB |
| state | active |
| url type | upload |
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