Differentially Private Stochastic Gradient Descent

Définition

Technique algorithmique utilisée dans les domaines possédant des données sensibles, telles que la cybersécurité et la médecine. Elle suit les mêmes étapes que la descente de gradient stochastique, mais qui limite la norme des gradients à un seuil avant d'ajouter du bruit gaussien. Elle fournit un cadre permettant de contrôler et de suivre la perte de confidentialité subie pendant l'entraînement privé de modèles d’apprentissage profond.

Voir aussi apprentissage fédéré et réseau de neurones profond

Français

XXXXXXXXX

Anglais

Differentially Private Stochastic Gradient Descent

DP-SGD

Sources

Source : Arxiv

Source : Wikipedia