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...
Differentially Private Stochastic Gradient Descent (DP-SGD) 是一种用于训练机器学习模型(例如神经网络)同时确保隐私的关键方法。它通过将单个梯度裁剪到固定范数并将噪声添加到每个 mini-batch 的聚合梯度来修改标准梯度下降过程。这种方法通过防止在训练过程中泄露数据中的敏感信息来实现隐私。DP-SGD 已被广泛应用于各...
基于差分隐私随机梯度下降法 (DP-SGD) 是深度学习中最流行的 DP 训练方法,与传统的随机梯度下降算法(SGD)的主要不同点是:DP-SGD算法在每一轮迭代过程中都会进行梯度裁剪和添加高斯噪声。本篇内容将对深度学习下的DP-SGD进行分析总结,隐语在此方向也有相关探索,敬请期待后续开源进展。 1.深度学习下的差分隐私 1.1...
在SGDDP设计中,除用于原来区域注册的MRCT外,还必须纳入一个当地试验(LCT),并且LCT和MRCT具有相同的设计,以此来支持在当地国家(新区域)的注册。总体思路是借助MRCT中已经搜集到的疗效信息去检验TE人群中的治疗效果,通过采用加权的Z-统计量来合并MRCT中收集到的信息和LCT收集到的信息。该方法基于一个基本假设,即...
在新药上市申请中,常常运用多地区开展的国际多中心临床试验(MRCT)数据和总体结果作为获准注册的主要证据.然而,对考察所涉及某个国家或地区的目标人群的药物效应时,却需要考虑种族因素和当地的医疗实践的影响,因此给评价和决策带来极大挑战.2012年,我们提出一种基于加权Z-检验的思路来设计MRCT的新方法,简称SGDDP.该...
在第一篇文章中,我们将介绍 DP-SGD 算法,重点是向读者介绍核心概念,而不用担心数学精度或实现(它们将在以后的剧集中介绍)。 本文的目标读者是具有训练 ML 模型经验的人,包括使用他们最喜欢的框架(当然是 PyTorch 🙂)通过反向传播训练深度网络。 Privacy in ML ...
DP-SGD（Differentially Private Stochastic Gradient Descent）算法是一种应用差分隐私保护隐私的机器学习算法...
Hello, Private model training has been recently mentioned here. One of the privacy considerations is to include DP in the training loop through DP-SGD. There are cases when DP-SGD would make the training process considerably slower as it...
Giovanni Cherubin, Boris Köpf, Andrew Paverd, Shruti Tople, Lukas Wutschitz, Santiago Zanella-Béguelin USENIX Security Symposium|August 2024 Published by USENIX Association Download BibTex Machine learning models trained with differentially-private (DP) algorithms such as DP-SGD enjoy re...
DP-SGD with weight clipping 27 Oct 2023·Antoine Barczewski,Jan Ramon· Recently, due to the popularity of deep neural networks and other methods whose training typically relies on the optimization of an objective function, and due to concerns for data privacy, there is a lot of interest in...