原文鏈接:Deep Learning with Differential Privacy abstract:新的機器學習算法,差分隱私框架下隱私成本的改良分析,使用非凸目標訓練深度神經網絡。 數學中最優化問題的一般表述是求取$ x * \in \chi $ 使得 $ f(x ...
Local Differential Privacy for Deep Learning .ABSTRACT 物聯網平台創新包括邊緣雲交互中的軟件定義網絡 SDN 和網絡功能虛擬化 NFV 的融合 深度學習因其在使用大量數據進行訓練時具有顯著的准確性而越來越受歡迎。然而,當使用高度敏感的眾包數據 如醫療數據 進行訓練時,DL算法往往會泄露隱私。 我們提出了一種新的局部差異私有 LDP 算法,稱為L ...
2020-03-08 20:24 3 1600 推薦指數:
原文鏈接:Deep Learning with Differential Privacy abstract:新的機器學習算法,差分隱私框架下隱私成本的改良分析,使用非凸目標訓練深度神經網絡。 數學中最優化問題的一般表述是求取$ x * \in \chi $ 使得 $ f(x ...
0.abstract LDP近年來受到廣泛關注。現有的LDP保證的協議中,用戶在將數據分享給聚合器之前,在本地對數據進行編碼和擾動。然而,由於對於不同問題的不同隱私保護偏好,用戶不願意回答所有的問題。在本論文中,我們提出了一種方法來解決數據擾動的挑戰,同時考慮用戶的隱私偏好。具體來說,我們首先在 ...
INTRODUTION left:在雲中心的機器智能中,用戶設備與雲中心模型進行交互,生成日志來訓練模型。用戶日志組合到一起后來提高模型,用於之后的服務器用戶請求。 Middle:在聯邦學習中,模型被運送到用戶設備上,在本地進行評估和訓練。改進之后的模型傳給服務器,在服務器端產生一個新模型 ...
代碼: github.com/cbfinn/maml github.com/cbfinn/maml_rl Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks ...
博客:blog.shinelee.me | 博客園 | CSDN 目錄 寫在前面 目標檢測任務與挑戰 目標檢測方法匯總 基礎子問題 基於DCNN的 ...
(Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution, ECCV2014) 摘要:我們提出了一種單圖像超分辨率的深度學習方法(SR)。我們的方法直接學習在低/高分辨率圖像之間的端到端映射 ...
論文鏈接:https://arxiv.org/abs/1706.07567 開源代碼:https://github.com/chaoyuaw/incubator-mxnet/tree/master/example/gluon/embedding_learning ...
2020 Towards Universal Representation Learning for Deep Face Recognition Abstract ...