原文链接:Deep Learning with Differential Privacy abstract:新的机器学习算法,差分隐私框架下隐私成本的改良分析,使用非凸目标训练深度神经网络。 数学中最优化问题的一般表述是求取$ x * \in \chi $ 使得 $ f(x ...
Local Differential Privacy for Deep Learning .ABSTRACT 物联网平台创新包括边缘云交互中的软件定义网络 SDN 和网络功能虚拟化 NFV 的融合 深度学习因其在使用大量数据进行训练时具有显著的准确性而越来越受欢迎。然而,当使用高度敏感的众包数据 如医疗数据 进行训练时,DL算法往往会泄露隐私。 我们提出了一种新的局部差异私有 LDP 算法,称为L ...
2020-03-08 20:24 3 1600 推荐指数:
原文链接:Deep Learning with Differential Privacy abstract:新的机器学习算法,差分隐私框架下隐私成本的改良分析,使用非凸目标训练深度神经网络。 数学中最优化问题的一般表述是求取$ x * \in \chi $ 使得 $ f(x ...
0.abstract LDP近年来受到广泛关注。现有的LDP保证的协议中,用户在将数据分享给聚合器之前,在本地对数据进行编码和扰动。然而,由于对于不同问题的不同隐私保护偏好,用户不愿意回答所有的问题。在本论文中,我们提出了一种方法来解决数据扰动的挑战,同时考虑用户的隐私偏好。具体来说,我们首先在 ...
INTRODUTION left:在云中心的机器智能中,用户设备与云中心模型进行交互,生成日志来训练模型。用户日志组合到一起后来提高模型,用于之后的服务器用户请求。 Middle:在联邦学习中,模型被运送到用户设备上,在本地进行评估和训练。改进之后的模型传给服务器,在服务器端产生一个新模型 ...
代码: github.com/cbfinn/maml github.com/cbfinn/maml_rl Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks ...
博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 目录 写在前面 目标检测任务与挑战 目标检测方法汇总 基础子问题 基于DCNN的 ...
(Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution, ECCV2014) 摘要:我们提出了一种单图像超分辨率的深度学习方法(SR)。我们的方法直接学习在低/高分辨率图像之间的端到端映射 ...
论文链接:https://arxiv.org/abs/1706.07567 开源代码:https://github.com/chaoyuaw/incubator-mxnet/tree/master/example/gluon/embedding_learning ...
2020 Towards Universal Representation Learning for Deep Face Recognition Abstract ...