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adaptive clipping
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Fedward：非独立同分布数据下的灵活联邦后门防御框架
提出了一个灵活的联邦后门防御框架 (Fedward)，使用放大幅度稀疏化（AmGrad）和自适应 OPTICS 聚类（AutoOPTICS）以及自适应剪裁方法来确保在保留性能的同时消除对抗性后门攻击 (FBA)，实验结果表明 Fedward
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a year ago
消除差异隐私随机梯度下降对模型准确性的不利影响
本文针对机器学习中的差分隐私引入了『utility-privacy trade-off』，并提出了一种名为 DPSGD-F 的修改版随机梯度下降算法来消除差分隐私对受保护群体的不平等影响，具有『adaptive clipping』的特点。我
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4 years ago
MOTS：极小极大化优化的汤普森采样
本文提出了一种名为 MOTS 的变体，它能够自适应地削减每个时间步骤中所选臂的采样实例，并证明了这种变体算法能够实现多臂赌博问题的最小化最优表现。
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4 years ago
AdaCliP: 面向隐私 SGD 的自适应剪辑
本研究提出了 AdaCliP 差分隐私 SGD 算法，通过对梯度进行逐坐标自适应剪辑的方式，可以降低加入的噪音，从而得到更准确的模型。
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5 years ago
自适应剪裁差分隐私学习
该论文提出了一种新的针对联合学习中用户级差分隐私训练神经网络的方法，它通过自适应裁剪来解决不同设备以及不同学习任务下的裁剪行为的设置问题，并通过实验表明该方法与现有的裁剪方式相比具有显著的性能提升。
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5 years ago
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