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...
三、DPSGD算法原理 在深度学习模型训练过程中,通常采用SGD算法进行参数更新,每次迭代选取一小批量样本计算梯度并更新模型参数。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...
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...
dpsgd算法原理 DP-SGD(Differentially Private Stochastic Gradient Descent)是一种结合了隐私保护和机器学习的算法。其原理是在随机梯度下降(SGD)的基础上引入了差分隐私(Differential Privacy)的概念,以保护个体数据隐私的同时进行模型训练。 在DP-SGD中,差分隐私的概念被用来保护训练数据的隐私。具体而言,DP-SGD通过在...