Abstract-Diffential privacy är en ny ram för beräkning av känsliga data, som har visat betydande löften i systemet med stora datamängder. Stochastic gradient metoder är en populär metod för lärande i datarika regimen eftersom de är beräkningsbart dragbara och skalbara. I detta papper härleder vi differentialt privata versioner av stokastisk lutning nedstigning, och testar dem empiriskt. Våra resultat visar att standard SGD upplever stor variation på grund av differentiell integritet, men en måttlig ökning av batchstorleken kan förbättra prestandan avsevärt.
Stochastic lutning nedstigning med differentialt privata uppdateringar diskuteras först i REF.
Stochastic gradient descent with differentially private updates
{'venue': '2013 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing', 'journal': '2013 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}