Differentially Private Synthetic Data without Training
Google TechTalks · 45:44 · Watch on YouTube
Microsoft Research의 Zinan Lin이 제시한 Private Evolution (PE)는 훈련 없이 차등 비공개(DP) 합성 데이터를 생성하는 방법입니다. 이는 모델의 추론 API만 호출합니다: 하나는 무작위 샘플을 생성하고, 다른 하나는 주어진 샘플의 변형을 생성합니다. 비공개 데이터는 합성 샘플 중 어느 것이 가장 가까워 보이는지에 대해 잡음이 있는 "투표"를 하는...