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使用 Opacus

  • 使用快速梯度裁剪 DP-SGD 构建文本分类器
  • 使用差分隐私构建图像分类器
  • 训练用于姓名分类的差分隐私 LSTM 模型
  • 深入了解 Opacus 的高级功能
  • 模块验证器 (Module Validator) 和修复器 (Fixer) 指南
  • 梯度采样器 (Grad Samplers) 指南
  • 使用 DistributedDataParallel 进行多 GPU 训练

教程

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外部博客文章

Opacus 简介,作者:Meta AI

差分隐私博客文章系列

  1. DP-SGD 算法解释
  2. Opacus 中高效的逐样本梯度计算
  3. Opacus 中更多层的高效逐样本梯度计算
  4. 在 Opacus 中启用快速梯度裁剪和幽灵裁剪

视频*

* 请注意,Opacus API 随着时间有所变化,视频中的一些代码示例和演示可能无法运行。但视频中呈现的概念是具体且仍然有效的。

  1. PyTorch 开发者日 2021:PyTorch 快速灵活的差分隐私框架
  2. OpenMined PriCon 2020 教程:使用 Opacus 进行差分隐私模型训练
  3. PyTorch 开发者日 2020:PyTorch 上的差分隐私

OpenMined 博客文章

  1. 20 行代码实现差分隐私深度学习
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