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扩散模型的差分隐私微调
💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本文提出了一种微调策略，通过减少可训练参数的数量来增强隐私-效用平衡，在DP合成方面取得了最先进的性能。

🎯

关键要点

  • 提出了一种微调策略，旨在优化私有扩散模型的参数效率。
  • 通过减少可训练参数的数量来增强隐私与效用的平衡。
  • 在DP合成方面取得了最先进的性能。
  • 在广泛研究的数据集上明显超过了先前的基准。
  • 例如，在CelebA-64数据集上，使用仅0.47M个可训练参数，在小隐私预算下实现了超过35%的改进。
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标签

DP合成 微调策略 性能 扩散模型 隐私-效用平衡
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