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Dec, 2021
公共数据辅助的镜像下降隐私模型训练
Public Data-Assisted Mirror Descent for Private Model Training
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Ehsan Amid, Arun Ganesh, Rajiv Mathews, Swaroop Ramaswamy, Shuang Song...
TL;DR
本文提出了一种使用公共数据集来改进差分隐私模型训练隐私/效用权衡问题的新方法,该方法设计了一种自然的DP镜像下降算法,并证明该算法在具有非各向同性的次高斯分布特征向量的线性回归中提供了人口风险保证,同时控制了噪声稳定性,实现了更好的隐私/效用权衡取舍。
Abstract
We revisit the problem of using
public data
to improve the
privacy/utility trade-offs
for differentially private (DP) model training. Here,
publi
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