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discriminative adversarial privacy
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判别式对抗隐私:在神经网络中平衡准确性和成员隐私
本文提出了一种名为 “判别性对抗隐私”(DAP)的新型学习技术,该技术通过达到模型性能、速度和隐私之间的平衡来解决 DP 的局限性。DAP 依靠对抗训练,基于一种新的损失函数,该函数能够最小化预测误差并最大化 MIA 的误差。此外,我们引入
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