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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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网络与信息安全学报
Year： 2018
Issue： 5
Volume： 4
Page： 10-20
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