> ML_LITERATURE // ABADI-2016-DEEP-LEARNING-WITH-DIFFERENTIAL-PRIVACY_v1.0
Deep Learning with Differential Privacy (DP-SGD)
Martin Abadi, Andy Chu, Ian Goodfellow, H. Brendan McMahan, Ilya Mironov, Kunal Talwar, Li Zhang · ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security (CCS) (2016)
safety-fairness2016industry-standardartifactsAvailable
Temel Katkı (Principal Contribution)
Örneklem başına gradyan kırpma ve Moment Muhasebecisi ile kalibre edilmiş Gauss gürültüsü enjeksiyonu içeren DP-SGD'yi tanıttı.
Operasyonel ve Mühendislik Uygunluğu
task-privacy-preserving-ml için dağıtım seçimlerini ve mimari belirlemeyi doğrudan yönlendirir.
Temel Varsayımlar (Assumptions)
- Değerlendirme alanları genelinde standart ampirik düzenlilik ve istatistiksel kararlılık geçerlidir
Kısıtlar ve Sınırlamalar (Limitations)
- Performans özellikleri alan dağılımına ve hesaplama tahsisi parametrelerine bağlıdır
Bağlantılı Algoritmalar, Mimariler ve Kütüphaneler
İlgili Algoritmalar:
İlgili Mimariler:
Uygulayıcı Kütüphaneler: