DPSGD算法基于随机梯度下降(SGD)方法,其主要思想是将全局梯度分解为多个子梯度,并在各个设备上分别进行更新。具体来说,DPSGD算法包括以下几个步骤: 1.数据划分:将训练数据集划分为多个子集,每个子集包含一部分数据。 2.并行训练:在每个设备上分别对模型进行训练,计算局部梯度。 3.梯度汇总:将各个设备上的局部梯度进...
而DPSGD在此基础上引入了差分隐私的概念: 1. **梯度裁剪**:首先,在每一步梯度计算后,对梯度向量进行L2范数裁剪,限制其最大长度,以减少单个样本对全局梯度的影响,这是实现差分隐私的关键步骤之一。 2. **添加噪声**:然后,在裁剪后的梯度上添加从高斯分布或拉普拉斯分布中采样的随机噪声,这一过程遵循差分隐私的...
trainingpytorchimagenetopacusdpsgd UpdatedNov 14, 2022 Python aakashks/private-adam Star0 Differentially Private Gradient Descent Optimizers pytorchadamdifferential-privacyadam-optimizerdpsgd UpdatedApr 25, 2024 Python Improve this page Add a description, image, and links to thedpsgdtopic page so that ...
NOTE3: 余弦相似度/DPSGD-DC 余弦相似度 为什么使用余弦相似度作为identity距离? 使用余弦相似度是因为它能够有效地度量两个向量在方向上的相似性,而不考虑它们的大小(幅度)。在去身份化任务中,我们希望修改身份特征(通过添加扰动)使得新特征与原始特征在方向上尽可能不同,从而难以识别出原始身份特征 1. 量化方向相...
microsoft/dpsgd-calculatorPublic NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork2 Star6 main 2Branches0Tags Code Folders and files Name Last commit message Last commit date Latest commit dependabot[bot] Bump scikit-learn from 1.2.2 to 1.5.0 in /submission-code (#11) ...
一、DPSGD 算法简介 DPSGD 算法是在传统梯度下降算法的基础上,引入了差异隐私机制。其目标是在不泄露用户隐私的情况下,实现模型的训练和优化。 二、DPSGD 算法原理 1.随机梯度下降(SGD) 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)是一种常用的求解无约束最小化问题的优化算法。在每次迭代过程中,它根据当前模...
DPSGD算法的基本思想是通过在梯度计算过程中添加噪声,实现对个体样本的隐私保护。具体来说,对于每个样本的梯度计算,DPSGD算法会对梯度进行添加一个服从特定分布(如高斯分布、拉普拉斯分布等)的噪声,从而使得在统计学意义上无法单独区分某个样本在训练集中的贡献。 四、添加噪声的方式 DPSGD算法中的噪声添加方式主要有两...
GD没有DPS统计功能吗? 只看楼主收藏回复 夜月拢纱 绯红修女 7 打草人怎么看DPS变化? 送TA礼物 1楼2020-10-07 12:42回复 Gothic■■■ 邪术之阳 16 看游戏内时间读秒 没发现一般以秒计算输出吗 来自Android客户端2楼2020-10-07 12:53 收起回复 登录...
edhlee/DPSGD-IPU edhlee/DPSGD-IPUPublic NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork0 Star0 main 1Branch 0Tags Code README Apache-2.0 license CNN Training on IPUs This readme describes how to run CNN models such as ResNet and EfficientNet for image recognition ...
Breadcrumbs DPSGD-IPU /Models/ model_base.pyLatest commit Cannot retrieve latest commit at this time. HistoryHistory Breadcrumbs DPSGD-IPU /Models / model_base.pyTop File metadata and controls Code Blame 104 lines (91 loc) · 3.75 KB Raw # Copyright (c) 2020 Graphcore Ltd. All ...