리뷰 TensorFlow Privacy를 통한 머신러닝의 개인 정보 차등 보호개

Jinwook G. · 1년 초과 전에 리뷰됨

Adnan S. · 1년 초과 전에 리뷰됨

Eoin K. · 1년 초과 전에 리뷰됨

수빈 박. · 1년 초과 전에 리뷰됨

Kyoungeun L. · 1년 초과 전에 리뷰됨

지윤 임. · 1년 초과 전에 리뷰됨

Alexey S. · 1년 초과 전에 리뷰됨

현주 나. · 1년 초과 전에 리뷰됨

Hikam M. · 1년 초과 전에 리뷰됨

KIHYEON J. · 1년 초과 전에 리뷰됨

GEONWOO S. · 1년 초과 전에 리뷰됨

motioner D. · 1년 초과 전에 리뷰됨

정원 문. · 1년 초과 전에 리뷰됨

하 유. · 1년 초과 전에 리뷰됨

용성 이. · 1년 초과 전에 리뷰됨

Charlie K. · 1년 초과 전에 리뷰됨

혁 이. · 1년 초과 전에 리뷰됨

Yuchieh Cheng 鄭宇傑 E. · 1년 초과 전에 리뷰됨

Leslie M. · 1년 초과 전에 리뷰됨

Sohyun K. · 1년 초과 전에 리뷰됨

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Emir S. · 1년 초과 전에 리뷰됨

가현 이. · 1년 초과 전에 리뷰됨

euiseok l. · 1년 초과 전에 리뷰됨

영집 김. · 1년 초과 전에 리뷰됨

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. · 1년 초과 전에 리뷰됨