横向联邦DP-SGD算法 1. 简介 训练时对梯度剪裁后添加噪声 ϵ\epsilonϵ称为隐私预算,ϵ\epsilonϵ越小安全性越高 2. 符号说明 符号说明 ggg梯度 gig_igi第iii个样本的梯度 gˉi\bar{g}_igˉi第iii个样本剪裁后的梯度
基于差分隐私随机梯度下降法 (DP-SGD) 是深度学习中最流行的 DP 训练方法,与传统的随机梯度下降算法(SGD)的主要不同点是:DP-SGD算法在每一轮迭代过程中都会进行梯度裁剪和添加高斯噪声。本篇内容将对深度学习下的DP-SGD进行分析总结,隐语在此方向也有相关探索,敬请期待后续开源进展。 1.深度学习下的差分隐私 1.1...
This already gives a good idea of how to implement the DP-SGD algorithm, although this is clearly suboptimal and (as we shall see) not fully secure. In future Medium posts, we will cover how we bring back parallelization to DP-SGD, add support for cryptographically secure randomness, analyze...
具体来说， PyTorch中privacy.optimizers模块提供了DP-SGD算法的实现，可以直接调用使用。但是，为了满足不...
总结一下,异步很香,但对一个Worker来说,只是等于W不变,batch的数量增加了而已,在SGD下,会减慢模型的整体收敛速度。异步的整体思想是,比起让Worker闲着,倒不如让它多吃点数据,虽然反馈延迟了,但只要它在干活在学习就行。 batch就像活,异步就像画出去的饼,且往往不指定延迟步数,每个Worker干越来越多的活,但模型...
SGD算法: 1、Sample a minibatch of training points(x, y)wherexis an input andya label. 2、Compute loss (i.e., error)L(theta, x, y)between the model's predictionf_theta(x)and labelywherethetarepresents the model parameters. 3、Compute gradient of the lossL(theta, x, y)with respect...
优化器内存用于存储优化器状态,这通常包括梯度的一阶和二阶矩(如在Adam优化器中使用的均值和方差估计)优化器内存的大小取决于所使用的优化器类型。例如,Adam优化器需要额外的内存来存储梯度的一阶和二阶矩,而SGD只需要存储梯度信息,无其他优化器内存占用。
DP-SGD可以以保护隐私的方式训练具有私有数据的模型,但也带来了性能损失和重大的工程挑战。作者引入了DP-ZO,一种通过私密化零阶优化来调优大型语言模型的新方法。作者方法设计的一个关键洞察是,作者使用的零阶算法SPSA的梯度方向始终是随机的,并且仅依赖于私有数据的信息是步长,即一个标量。因此,作者只需要保护标量...
经典DP 算法 最大连续子序列 Problem Description 给定K 个整数的序列{ N1, N2, ..., NK },其任意连续子序列可表示为{ Ni, Ni+1, ..., Nj },其中 1 <= i <= j <= K。最大连续子序列是所有连续子序列中元素和最大的一个, 例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 },其最大连续子序...
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001) # 假设我们的loss是这个 loss_func = nn.CrossEntropyLoss().to(local_rank) ### 3. 网络训练 ### model.train() iterator = tqdm(range(100)) for epoch in iterator: # DDP:设置sampler的epoch, # DistributedSampler需要这个来指定shuffle...