ICMLJul, 2021
使用 Langevin 动态实现神经网络差分隐私训练,并获得预测不确定性校准
Differentially private training of neural networks with Langevin dynamics for calibrated predictive uncertainty
Moritz Knolle, Alexander Ziller, Dmitrii Usynin, Rickmer Braren, Marcus R. Makowski...
TL;DR通过将随机梯度 Langevin 动力学用于差分私有随机梯度下降,我们实现了更可靠的不确定性估计,在医学诊断等安全关键应用中具有重要意义。