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Block Gradient Shuffling with Differential Privacy in Deep Learning
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内容提要
本文探讨了差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）在大型模型训练中的应用，提出了动态 DP-SGD 算法以提高模型准确性并降低性能损失，同时研究了隐私预算和个性化采样机制，以优化隐私保护与计算效用之间的平衡。
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关键要点
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动态 DP-SGD 算法通过动态调整剪裁阈值和噪声幅度来降低性能损失，提高模型准确性。
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差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）在训练机器学习模型时存在效用下降和计算成本高的问题。
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提出了一套训练范式，通过调整噪声比例来优化隐私保护与计算效用之间的平衡。
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基于个性化采样机制的深度学习 DP-SGD 扩展算法支持针对不同用户的个性化差分隐私保护，性能优于现有机制。
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研究表明，使用小批量随机梯度下降（SGD）训练深度神经网络（DNNs）相较于大批量训练具有更好的测试性能。
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延伸问答
动态 DP-SGD 算法如何提高模型准确性？
动态 DP-SGD 算法通过动态调整剪裁阈值和噪声幅度来降低性能损失，从而显著提高模型的准确性。
差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）有哪些主要缺点？
DP-SGD 的主要缺点是效用下降和显著的计算成本。
如何优化隐私保护与计算效用之间的平衡？
通过调整噪声比例，可以使更多的噪声纳入隐私预算，从而在保护隐私和维护计算效用之间提供更好的平衡方案。
个性化采样机制在 DP-SGD 中的作用是什么？
个性化采样机制支持针对不同用户的个性化差分隐私保护，实验证明其性能和效率优于现有的 DP-SGD 和 PDP 机制。
小批量随机梯度下降与大批量训练的性能差异是什么？
使用小批量随机梯度下降训练深度神经网络相较于大批量训练具有更好的测试性能。
如何解决传统梯度剪裁带来的偏差问题？
通过利用当前全局模型及其在搜索域中的位置的公共信息，可以缓解传统梯度剪裁带来的偏差，提供更好的差异性隐私保证。
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