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...
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算法是一种差分隐私机制,用于在机器学习模型训练中应用差分隐私。其基本思想是在模型的更新过程中引入噪声来保护用户隐私。具体来说,DPSGD算法通过在随机梯度下降优化算法的梯度计算中添加噪声,从而保证每个更新步骤都满足差分隐私的要求。 那么,DPSGD算法的具体实现步骤是什么呢? 首先,我们需要定义模型的敏感性(sen...
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...
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...
纳米批次DPSGD在各个领域都有广泛的应用,特别适用于涉及隐私敏感数据的深度学习任务,如医疗图像处理、金融信用评估和个性化推荐等。 医疗图像处理:在医疗图像处理领域,患者的个人信息需要得到保护。纳米批次DPSGD可以在不暴露患者隐私的情况下,训练深度学习模型用于医学图像诊断、疾病预测等任务。
DPSGD算法是一种基于梯度下降的差分隐私算法,它通过在梯度计算过程中添加噪声,保护用户的隐私。 DPSGD算法的基本原理是在传统的梯度下降算法中引入差分隐私机制,通过在梯度计算过程中添加随机噪声来保护用户的隐私。具体而言,DPSGD算法在每次更新梯度时,对梯度进行扰动,使得攻击者无法准确推断出用户的隐私信息。 DPSGD...
This implies that standard privacy preserving machine learning techniques, such as differentially private stochastic gradient descent (DP-SGD) – which are designed for situations where each data point participates in the inference for one point only – either do not apply, or lead to inaccurate ...
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...
microsoft/dpsgd-calculatormain 7 Branches 0 Tags Code Folders and filesLatest commit s-zanella Merge pull request #12 from microsoft/dependabot/pip/submission-code/… f5c2b7d· Jul 12, 2024 History13 Commits submission-code Bump notebook from 5.7.16 to 6.4.12 in /submission-code Jul 12,...