Privacidad Mejorada en Aprendizaje Federado con División y Participación Aleatoria
Descubre cómo MS-PAFL mejora la privacidad en aprendizaje federado sin sacrificar precisión, usando división de modelos y ruido calibrado. Logra modelos precisos con fuertes garantías.