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PPGNN
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PPGNN 为去中心化图学习提供个性化隐私
arXiv 上的一篇新预印本介绍了 PPGNN，一种用于去中心化图学习的个性化隐私方法。该方法允许去中心化网络中的个体用户为图数据定义自己的隐私预算。这旨在解决现有方法中统一噪声的问题，而统一噪声会降低数据效用。
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新的DP-NGD框架提升了隐私保护机器学习的效用和速度 · 跟踪2个来源
研究人员开发了DP-NGD，一个新颖的差分隐私自然梯度下降框架，旨在提高隐私保护机器学习的效用。与忽略损失曲率的标准DP-SGD不同，DP-NGD整合了这一信息，以实现更快的收敛速度和更高的准确性。该框架通过解耦曲率估计并采用具有动态钳制的白化空间机制，解决了隐私预算消耗和训练不稳定性等挑战。