具有差分隐私的数据高效子集训练
机器学习
2025-03-11 v1
摘要
隐私机器学习在隐私预算与训练性能之间引入了权衡。训练收敛速度显著变慢，且需要进行大量的超参数调优。因此，文献中对进行模型隐私训练的高效方法进行了深入探讨。为此，我们在隐私训练设置下研究了数据高效模型训练方法的能力。我们将 GLISTER (Killamsetty et al., 2021b) 适配至隐私设置，并广泛评估了其性能。我们通过实验发现，在隐私设置下，实际选取的隐私预算对于数据高效训练而言过于严苛。
引用
@article{arxiv.2503.06732,
title = {Data Efficient Subset Training with Differential Privacy},
author = {Ninad Jayesh Gandhi and Moparthy Venkata Subrahmanya Sri Harsha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.06732},
year = {2025}
}