DP-KAN：差分隐私 Kolmogorov-Arnold 网络
机器学习
2024-07-18 v1 密码学与安全
摘要
我们研究了最近提出作为经典多层感知器 (MLP) 替代方案的 Kolmogorov-Arnold 网络 (KAN)，其在差分隐私模型训练中的应用。使用 DP-SGD 算法，我们表明 KAN 可以以直接而简单的方式实现隐私保护，并在多个数据集上对其性能进行评估。我们的结果表明，KAN 的准确率不仅与 MLP 相当，而且由于隐私约束也会经历类似的性能下降，这使其适用于差分隐私模型训练。
引用
@article{arxiv.2407.12569,
title = {DP-KAN: Differentially Private Kolmogorov-Arnold Networks},
author = {Nikita P. Kalinin and Simone Bombari and Hossein Zakerinia and Christoph H. Lampert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.12569},
year = {2024}
}