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GReDP: A More Robust Differential Privacy Training Method with Reduced Noise through Gradient Preservation
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内容提要
本研究提出了一种名为GReDP的新方法，解决了现有差分隐私训练方法中模型效用保护不足的问题。实验结果表明，GReDP在各类模型和训练设置中表现优于基准方法。
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关键要点
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本研究提出了一种名为GReDP的新方法。
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GReDP解决了现有差分隐私训练方法中模型效用保护不足的问题。
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GReDP通过频域计算模型梯度并降低噪声水平，减少了噪声规模。
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GReDP保持了所有梯度信息的完整性。
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实验结果表明，GReDP在各类模型和训练设置中表现优于基准方法。
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