[FedML HE] "Is the reason homomorphic encryption algorithms are time-consuming for deep learning because deep learning models have too many parameters and these parameters also need to be encrypted?"

Repository metrics

Stars

3,930 stars (3,930 stars)

PR merge metrics

30d に merged PR はありません (30d に merged PR はありません)

説明

この Issue には説明がありません。

コントリビューターガイド

調査方針

準同型暗号アルゴリズムの計算複雑性と、それがディープラーニングのモデルパラメータ数に応じてどのようにスケールするかを調査してください。

技術スタック

python

領域

machine learning

Issue 種別

調査

難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。

2

推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。

1-3時間

活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。

新着

明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。

明確

前提条件

Python

初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。

75