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Choquette-Choo et al.
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新方法改进了AI算法的隐私损失核算
研究人员开发了一种有效计算差分隐私算法中隐私损失的新方法，特别适用于涉及子采样和随机分配的算法。该方法在最近的arXiv论文中有所详述，通过使用隐私损失分布（PLD）实现的概念，提供了比先前分析更严格的隐私参数，并简化了隐私损失核算。新工具将精确核算扩展到了子采样，而子采样以前需要特定机制的分析，并证明了随机分配的性能至少与泊松子采样一样好，尤其是在通过DP-SGD进行训练时。
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用于差分隐私模型的新型无采样隐私会计
研究人员开发了新的无采样方法来准确衡量差分隐私模型训练中的隐私保证。他们的方法利用 Rényi 散度和条件组合，为较小的 epsilon 值提供更强的隐私界限。该框架适用于各种矩阵机制，并在数值比较中显示出有效性。