差分隐私正则化：通过损失函数正则化保护训练数据

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本文解决了在训练机器学习模型时保护敏感数据隐私的问题。提出了一种新颖的正则化策略，优化了标准随机梯度下降算法，从而更加高效地实现差分隐私的目标。研究结果有助于提高模型训练的隐私保护能力，降低对数据安全性的潜在风险。

差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）用于在差分隐私下训练机器学习模型，但面临效用下降和计算成本高的问题。研究量化了深度学习模型训练的计算成本，并测试了降低成本的方法，如更高效的DP-SGD实现和低精度训练，还研究了使用多达80个GPU的扩展效果。