Sep, 2022
关于利用差分隐私和经典正则化技术进行优化的效用与保护
On the utility and protection of optimization with differential privacy and classic regularization techniques
Eugenio Lomurno, Matteo matteucci
TL;DR该文探讨了在深度学习模型中如何保护训练数据的隐私,比较了不同优化方法对模型性能、训练效果和隐私攻击的影响,并确定了 dropout 和 l2 正则化作为较优秀的隐私保护方法。