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魔术般地减小切比雪夫原型风险消除过拟合的危险
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过在深度神经网络的激活中添加噪声可以保护隐私，但对于预训练的标准网络来说，这种保密性不够，可能需要其他方法。添加噪声可以增强保密性，不会对分类准确性产生太大影响。
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关键要点
- 通过在深度神经网络的激活中添加噪声可以保护隐私。
- 添加噪声可以防止从噪声特征中重构输入。
- Hammerｓley 和 Chapman Robbins 的经典不等式提供了可行的下界模型。
- 对于预训练的标准深度神经网络，保密性可能不够，需要结合其他方法。
- 添加噪声时，分类准确性减少较少，增强保密性不会对准确性产生太大影响。
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