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Effectively Using Public Data in Privacy Preserving Machine Learning

**背景**:DP会降低效用,有工作表明,在保证DP训练模型时候,利用公共数据可以提高隐私和效用的权衡。

**核心**:探索DP模型中使用公共数据的潜力,文章收益大于先前工作的收益。

DOPE-SGD 探索使用公共数据 / 合成数据去重新确定梯度的“起点”(origin),即通过公共数据推断一个参考点或修正梯度方向,从而在裁剪与加噪过程中减少信息损失、降低噪声方差

*方法*:

1.提出DOPESGD,在训练期间使用公共数据。

1.1 利用公共数据生成合成数据。数据增强技术

1.2 在DPSGD中使用改进的梯度裁剪机制,利用从可用的公共数据推断的信息来改变梯度向量的来源。

1.3 引入一种通过利用DP后处理来集成中间DP模型的技术。

实验结果:

假设:可以访问2000张公共数据集

http://www.dtcms.com/a/486413.html

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