3.1 SGD算法步骤 计算一个batch数据的梯度并取均值 g=1B∑i∇ωL(xi,yi)g=\frac{1}{B}\sum_i{\nabla_{\omega}\mathcal{L}(x_i, y_i)}g=B1∑i∇ωL(xi,yi) 更新模型参数 ω:=ω−η⋅g\omega:=\omega-\eta\cdot gω:=ω−η⋅g ...
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 the algorithm’s differential privacy, and finally train some models. Stay ...
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...
SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.001) buf = 0 tmp = 0 for i in range(10000): start = timer() # forward pass outputs = ddp_model(torch.randn(20, 10).to(rank)) end = timer() tmp = end-start buf+=tmp labels = torch.randn(20, 10).to(rank) # backward pass loss_fn(outputs...
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likun: pytorch集成了很多很棒的优化器(SGD,Adam,RMSprop... ),我们不但可以利用pytorch来优化神经网络,还可以用它来拟合一些复杂的函数。 当然,一些简单的函数可以用scipy中的curve_fit来优化,其用的优化方法是非线性最小二乘法。curve_fit用来优化函数很方便,但是它 1… ...