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基于深度學習的動態(tài)差分隱私保護算法

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摘要：深度學習中使用的訓練的數(shù)據(jù)集中可能存在一些用戶的敏感信息，在模型訓練過程中，這些敏感信息將會隱各地存在于模型參數(shù)中，從而存在隱私泄露的風險。本文在AdamP優(yōu)化器的基礎上引入高斯機制的差分隱私，提出了一種基于一次冪函數(shù)的動態(tài)隱私預算分配算法來更合理地分配差分隱私的隱私預算，即DP-AdamP，以更好地平衡隱私性和模型準確性。（剩余393字）

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