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Martin Abadi et al., Deep Learning with Differential Privacy, 2016, https://arxiv.org/abs/1607.00133.
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Geyer R C, Klein T, Nabi M. Differentially private federated learning: A client level perspective[J]. arXiv preprint arXiv:1712.07557, 2017.
DATA：拆分完成的客户端数据 Dp：模型存档 MNIST_original：原始数据集 non_Dp：模型存档 Accountant.py：差分隐私辅助算法“时刻会计师” Create_clients.py：模拟客户端数据 Federated_learning.py：联邦学习主体 Flask.py：网页端显示框架 Helper_Functions.py：联邦学习辅助函数，内包含差分隐私实现（高斯噪声） mnist_inference.py：模型结构 MNIST_reader.py：读取数据集 randomized_response.py：随机响应机制（增强联邦学习客户端选择过程的随机性） sample：主函数
-- Tensorflow==1.4.1 python2.7