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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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原文中文，约200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）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。
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关键要点
- 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。
- DP-SGD的主要缺点是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。
- 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。
- 研究了使用多达80个GPU的扩展效果。
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