Differential Privacy bei Machine Learning mit TensorFlow Privacy Rezensionen

Jinwook G. · Vor mehr als ein Jahr überprüft

Adnan S. · Vor mehr als ein Jahr überprüft

Eoin K. · Vor mehr als ein Jahr überprüft

수빈 박. · Vor mehr als ein Jahr überprüft

Kyoungeun L. · Vor mehr als ein Jahr überprüft

지윤 임. · Vor mehr als ein Jahr überprüft

Alexey S. · Vor mehr als ein Jahr überprüft

현주 나. · Vor mehr als ein Jahr überprüft

Hikam M. · Vor mehr als ein Jahr überprüft

KIHYEON J. · Vor mehr als ein Jahr überprüft

GEONWOO S. · Vor mehr als ein Jahr überprüft

motioner D. · Vor mehr als ein Jahr überprüft

정원 문. · Vor mehr als ein Jahr überprüft

하 유. · Vor mehr als ein Jahr überprüft

용성 이. · Vor mehr als ein Jahr überprüft

Charlie K. · Vor mehr als ein Jahr überprüft

혁 이. · Vor mehr als ein Jahr überprüft

Yuchieh Cheng 鄭宇傑 E. · Vor mehr als ein Jahr überprüft

Leslie M. · Vor mehr als ein Jahr überprüft

Sohyun K. · Vor mehr als ein Jahr überprüft

123

Emir S. · Vor mehr als ein Jahr überprüft

가현 이. · Vor mehr als ein Jahr überprüft

euiseok l. · Vor mehr als ein Jahr überprüft

영집 김. · Vor mehr als ein Jahr überprüft

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. · Vor mehr als ein Jahr überprüft