论文阅读:Differentially Private Learning with Adaptive Clipping

论文名字

Differentially Private Learning with Adaptive Clipping

来源

 

年份

2019

作者

Galen Andrew, Om Thakkar, H. Brendan McMahan, Swaroop Ramaswamy

核心点

提出对更新的范数的自适应裁剪方法

阅读日期

2021.3.30

影响因子

 

页数

10

引用数

 

引用

 

内容总结

文章主要解决的问题及解决方案:

解决固定clip裁剪问题。

 

文章的主要工作:

1、提出一种在DP Federated Averaging中,对更新的范数的自适应裁剪方法,消除了调整裁剪超参数的需要。

2、原理推导:

 

假设有X中的m个样本,平均loss为:

 

3、将上述推论用于DPFedAvg中:体现在伪代码中就是红色部分

 

 

文章内容:

 

 

 

实验结果:

 

附录:

 

 

参考文献:

 

 

 

 

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