3.2 DP-SGD算法步骤 计算单样本的梯度 gi=∇ωL(xi,yi)g_i=\nabla_{\omega}\mathcal{L}(x_i, y_i)gi=∇ωL(xi,yi) 单样本梯度剪裁 gˉi=gi/max(1,∥gi∥2C)\bar{g}_i=g_i/\max\Big(1,\frac{\|g_i\|_2}{C}\Big)gˉi=gi/max(1,C∥gi...
For this reason, it would be much preferable if we could instead insert the DP mechanismduring model training, so that the resulting model could be safe for release. This brings us to the DP-SGD algorithm. (There is evidence that even when you only care about accuracy, private training sti...
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...
差分隐私是一种通过强制算法稳定性来减轻隐私风险的框架。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...
3.2 DP-SGD算法步骤 计算单样本的梯度 gi=∇ωL(xi,yi)g_i=\nabla_{\omega}\mathcal{L}(x_i, y_i)gi=∇ωL(xi,yi) 单样本梯度剪裁 gˉi=gi/max(1,∥gi∥2C)\bar{g}_i=g_i/\max\Big(1,\frac{\|g_i\|_2}{C}\Big)gˉi=gi/max(1,C∥gi...