Differential Privacy in Machine Learning with TensorFlow Privacy Reviews

Jinwook G. · Reviewed أكثر من سنة ago

Adnan S. · Reviewed أكثر من سنة ago

Eoin K. · Reviewed أكثر من سنة ago

수빈 박. · Reviewed أكثر من سنة ago

Kyoungeun L. · Reviewed أكثر من سنة ago

지윤 임. · Reviewed أكثر من سنة ago

Alexey S. · Reviewed أكثر من سنة ago

현주 나. · Reviewed أكثر من سنة ago

Hikam M. · Reviewed أكثر من سنة ago

KIHYEON J. · Reviewed أكثر من سنة ago

GEONWOO S. · Reviewed أكثر من سنة ago

motioner D. · Reviewed أكثر من سنة ago

정원 문. · Reviewed أكثر من سنة ago

하 유. · Reviewed أكثر من سنة ago

용성 이. · Reviewed أكثر من سنة ago

Charlie K. · Reviewed أكثر من سنة ago

혁 이. · Reviewed أكثر من سنة ago

Yuchieh Cheng 鄭宇傑 E. · Reviewed أكثر من سنة ago

Leslie M. · Reviewed أكثر من سنة ago

Sohyun K. · Reviewed أكثر من سنة ago

123

Emir S. · Reviewed أكثر من سنة ago

가현 이. · Reviewed أكثر من سنة ago

euiseok l. · Reviewed أكثر من سنة ago

영집 김. · Reviewed أكثر من سنة ago

Introduction to the topic of Privacy Budget was useful. However, the lab would have been more effective if the lab adopted the following approach: 1) Train the model using Privacy Budget n 2) Test the results 3) Retrain the model using Privacy Budget n+delta 4) Test the results 5) Observe the difference in model behaviour between the model using Privacy Budget n vs the model behaviour using Privacy Budget n+delta This would allow the lab user to observe that a lower privacy budget bounds more tightly an adversary's ability to improve their guess.

Paul C. · Reviewed أكثر من سنة ago