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私隐差分深度学习的高效可扩展训练
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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
差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）是训练机器学习模型的标准算法，但效用下降和计算成本高。研究量化了差分隐私下训练深度学习模型的计算成本，并测试了降低成本的方法，包括更高效的DP-SGD实现和低精度训练。还研究了使用多个GPU的扩展行为。
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关键要点
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差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）是训练机器学习模型的标准算法。
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DP-SGD的主要缺点是效用下降和显著的计算成本。
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研究量化了差分隐私下训练深度学习模型的计算成本。
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测试了降低计算成本的方法，包括更高效的DP-SGD实现和低精度训练。
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研究了使用多达80个GPU的扩展行为。
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