Generative Adversarial Network (GAN) och dess varianter har nyligen lockat till sig intensiva forskningsintressen på grund av sin eleganta teoretiska grund och utmärkta empiriska prestanda som generativa modeller. Dessa verktyg ger en lovande riktning i studierna där tillgången till data är begränsad. En vanlig fråga i GANs är att densiteten i den lärda generativa distributionen kan koncentrera sig på utbildningsdatapunkter, vilket innebär att de lätt kan komma ihåg träningsprover på grund av den höga modell komplexiteten i djupa nätverk. Detta blir ett stort problem när GAN tillämpas på privata eller känsliga data såsom patientjournaler, och koncentrationen av distributionen kan avslöja kritisk patientinformation. För att ta itu med denna fråga föreslår vi i detta dokument en differentierad privat GAN (DPGAN) modell, där vi uppnår olika integritet i GAN genom att lägga till noggrant utformade buller i gradienter under inlärningsförfarandet. Vi tillhandahåller rigorösa bevis för integritetsgarantin, samt omfattande empiriska bevis för att stödja vår analys, där vi visar att vår metod kan generera högkvalitativa datapunkter på en rimlig integritetsnivå.
Xie och Al. (2018) uppnått differential privata GANs genom att lägga buller till gradienterna för optimizer under träningsfasen REF.
Differentially Private Generative Adversarial Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}