面向医学影像的差分隐私残差网络基准测试
机器学习
2020-09-08 v5 密码学与安全
计算机视觉与模式识别
图像与视频处理
机器学习
摘要
本文中，我们度量了 -差分隐私 (DP) 应用于医学影像时的有效性。我们比较两种鲁棒差分隐私机制：Local-DP 与 DP-SGD，并基准测试其在分析医学影像记录时的性能。我们分析了模型精度与其所保证隐私水平之间的权衡，并进一步细致考察这些理论隐私保证在真实世界医学场景中实际有多大用处。
引用
@article{arxiv.2005.13099,
title = {Benchmarking Differentially Private Residual Networks for Medical Imagery},
author = {Sahib Singh and Harshvardhan Sikka and Sasikanth Kotti and Andrew Trask},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.13099},
year = {2020}
}
备注
5 Pages, 4 Figures