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为什么要训练更多？通过记忆进行有效和高效的成员推断
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究探讨了深度神经网络过拟合的新认识，并研究了成员推断攻击。攻击方法可校准，且可以进行高精度的成员推论。较小的一阶差分隐私不能防止攻击，而较大的隐私预算则使攻击几乎与未受保护的模型相同。
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关键要点
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该研究探讨了深度神经网络过拟合的新认识。
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研究了成员推断攻击，并展示了如何利用模型内部提供攻击者成员身份的证据。
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攻击方法可校准，能够进行高精度的成员推论。
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较小的一阶差分隐私无法有效防止攻击。
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较大的隐私预算使攻击的准确性几乎与未受保护的模型相同。
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