本文研究了神经网络设计决策如何防御梯度反演攻击，通过重叠梯度和合适的损失函数避免数据泄露风险，实验证明该防御策略对信息恢复有应用。
研究神经网络设计决策如何防御梯度反演攻击。
重叠梯度在全连接层上提供数值抵抗。
合适的损失函数和相同标签的批处理混合梯度，避免数据泄露风险。
提出基于绝对变异距离的信息泄露连续统计。
经验结果验证防御策略对信息恢复的应用。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
