【摘 要】
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提出自适应选取差分隐私GAN梯度裁剪阈值的方法。该方法假设可以接触到与隐私数据同分布的小部分公开数据,通过从公开数据中随机选取一批数据,设置裁剪阈值为这批数据的平均
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,网络系统信息安全福建省高校重点实验室
【基金项目】
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福建省自然科学基金资助项目(No.2017J01502);福州大学博士科研基金资助项目(No.XRC-17015)~~
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提出自适应选取差分隐私GAN梯度裁剪阈值的方法。该方法假设可以接触到与隐私数据同分布的小部分公开数据,通过从公开数据中随机选取一批数据,设置裁剪阈值为这批数据的平均梯度范数,迭代上述操作直到网络聚合。在Mnist和Cifar10数据集上对所提方法进行了实验验证,结果表明,在合理隐私预算下与差分隐私辅助分类GAN相比,卷积神经网络（CNN）分类器准确率提高1%-4%,而评估分数（inception scores）提升0.6-1.2。
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