Differentially Private Prototypes for Imbalanced Transfer Learning
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베를린 Fraunhofer AISEC의 다리우스가 DP 원형 학습 (DPPL)이라는 사적 전이 학습 방법을 발표합니다. DP-SGD 훈련을 건너뜁니다: 고정된 공개 인코더가 데이터를 임베딩하고, 모델은 클래스당 하나의 사적 "원형"을 구축한 다음, 가장 가까운 원형으로 새 점을 분류합니다. 심각하게 불균형한 데이터에서 이는 공정성 중심의 DP 기준을 능가하며, 특히 소수 클래스에서 더합...