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实体 Concentrated Differential Privacy

Concentrated Differential Privacy

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  1. TOOL · CL_332955 ·

    新方法优化机器学习训练中的隐私花费

    研究人员开发了一种优化机器学习中隐私分配的新方法,特别针对差分隐私随机梯度下降(DPSGD)。该方法将高斯噪声方差调度表述为在集中差分隐私约束下的控制问题。这项工作引入了隐私预算伴随镜面下降(PB-AMD),它结合了伴随梯度和熵更新,以确保正值和预算遵守。该方法旨在通过优化迭代过程中的隐私花费来提高训练效用,其性能优于现有的分配规则,并且与投影梯度下降相比优化速度更快。