本研究发现深度神经网络的过拟合问题，并研究了成员推断攻击。同时，发现小的一阶差分隐私无法防止攻击，而较大的隐私预算使攻击准确性接近未受保护的模型。

参数是否透露了比损失函数更多的关于成员推断的信息？
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