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...
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
eps和delta； 2. 梯度裁剪，例如l2_norm_clip。注意的是2并不是原始dp sgd的约束。进一步...
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...
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...
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...
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。--也就是Worker光埋头干活,迟迟pull不到最新的梯度 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。
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr) optimizer = nn.DataParallel(optimizer, device_ids=device_ids) 1. 2. 2.1.4 说明 1)多GPU计算减少了程序运行的时间? 很多时候发现在进行多GPU运算时,程序花费的时间反而更多了,这其实是因为你的batch_size太小了,因为torch.nn.DataParallel()这个函数...
796(机器学习编程篇8)7.1 常用分类器及应用场景:贝叶斯,随机森林,SGD,SVM - 3 09:30 797(机器学习编程篇8)7.2 常用分类器及应用场景:贝叶斯,随机森林,SGD,SVM - 1 12:14 798(机器学习编程篇8)7.2 常用分类器及应用场景:贝叶斯,随机森林,SGD,SVM - 3 12:16 799(机器学习编程篇8)7.4 常用分类器及...
802(机器学习编程篇8)7.5 常用分类器及应用场景:贝叶斯,随机森林,SGD,SVM - 3 10:10 803(机器学习编程篇8)7.6 常用分类器及应用场景:贝叶斯,随机森林,SGD,SVM - 1 08:04 804(机器学习编程篇8)7.6 常用分类器及应用场景:贝叶斯,随机森林,SGD,SVM - 3 08:09 805(机器学习编程篇8)7.7 常用分类器及...