> ML_LITERATURE // ABADI-2016-DEEP-LEARNING-WITH-DIFFERENTIAL-PRIVACY-DPSGD_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)
Örnek başına gradyanları kırpan ve Moment Muhasebecisi (Moments Accountant) ile izlenen kalibre edilmiş Gauss gürültüsü enjekte eden DP-SGD'yi icat etti.
Operasyonel ve Mühendislik Uygunluğu
Üretim sistemlerinde task-privacy-preserving-ml uygulaması için yetkili referans olarak hizmet eder.
Temel Varsayımlar (Assumptions)
- Temel hesaplama topolojisi ve matematiksel sınırlar belirlenmiş dışbükeylik/pürüzsüzlük garantilerine uygundur
Kısıtlar ve Sınırlamalar (Limitations)
- Donanım hızlandırmaları, gizlilik bütçeleri ve yakınsama hiperparametrelere ve ağ iletişim limitlerine bağlıdır
Bağlantılı Algoritmalar, Mimariler ve Kütüphaneler
İlgili Algoritmalar:
İlgili Mimariler:
Uygulayıcı Kütüphaneler: