通过在深度神经网络的激活中添加噪声可以保护隐私，但对于预训练的标准网络来说，这种保密性不够，可能需要其他方法。添加噪声可以增强保密性，不会对分类准确性产生太大影响。
差分隐私是一种科学严谨的隐私度量和理解方式，通过添加噪声来保护个人隐私，同时提供信息给分析师。差分隐私机制可以通过创建边界、添加概率噪声和跟踪测量的隐私损失变量等方式来实现。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
