私有推理的线性化对群体准确率的不平等影响

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保障隐私保护推理的计算挑战是已知的，通过线性化神经网络激活函数中的目标部分可以显著减少运行时间，但可能导致对少数群体的准确性下降，我们提出了一种简单的细调方法来有效缓解这个问题。

该文章提出了一种基于梯度优化的算法，通过ReLU感知优化解决了私有推理的瓶颈问题。实验结果显示，该算法在提高预测准确率方面有显著效果，并且可以在保证准确性的前提下减少运行时间。该算法在延迟-准确性空间中有进一步的改进。