Opinie (Prywatność różnicowa w uczeniu maszynowym z TensorFlow Privacy)

Jinwook G. · Sprawdzono ponad rok temu

Adnan S. · Sprawdzono ponad rok temu

Eoin K. · Sprawdzono ponad rok temu

수빈 박. · Sprawdzono ponad rok temu

Kyoungeun L. · Sprawdzono ponad rok temu

지윤 임. · Sprawdzono ponad rok temu

Alexey S. · Sprawdzono ponad rok temu

현주 나. · Sprawdzono ponad rok temu

Hikam M. · Sprawdzono ponad rok temu

KIHYEON J. · Sprawdzono ponad rok temu

GEONWOO S. · Sprawdzono ponad rok temu

motioner D. · Sprawdzono ponad rok temu

정원 문. · Sprawdzono ponad rok temu

하 유. · Sprawdzono ponad rok temu

용성 이. · Sprawdzono ponad rok temu

Charlie K. · Sprawdzono ponad rok temu

혁 이. · Sprawdzono ponad rok temu

Yuchieh Cheng 鄭宇傑 E. · Sprawdzono ponad rok temu

Leslie M. · Sprawdzono ponad rok temu

Sohyun K. · Sprawdzono ponad rok temu

123

Emir S. · Sprawdzono ponad rok temu

가현 이. · Sprawdzono ponad rok temu

euiseok l. · Sprawdzono ponad rok temu

영집 김. · Sprawdzono ponad rok temu

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. · Sprawdzono ponad rok temu