Generative Models for Effective ML on Private, Decentralized Datasets

[binable43]

Intro

• train 정보가 민감 & 분산되어 있는 환경 → modeler how debugging?
• privacy-preserving generating model
  • inference or train 하는 동안 오류를 디버깅하는 과정에서 직접적인 data 검사를 대신한다
  • 검사할 수 없는 data 전체 또는 하위 집합을 대표하고 개인 정보를 보호할 수 있다

Differentially Private Federated Generative Model

• 어떠한 특정 user의 data도 조사할 필요가 없다. 광범위하게 의미있는 데이터를 발견하는 것이 목표.
• 실제 사용자 데이터 대신 적절한 합성 예제 사용을 고려하는 것이 당연. 이를 위해 deep generative model을 기반

Debugging During Training with RNNs

• DP Federated RNNs for Generating Natural Language Model

Debugging During Training with GANs

• DP Federated GANs for Generating Image Data

Reference

• Google TechTalks

[Si-jeong]

잘 읽었습니다! :)

[chaerin314]

Federated Learning을 공부하시나봐요! 흥미로운 내용 잘 읽었습니다:)

[minha62]

디버깅에 관련된 논문은 처음 보네요! 좋은 내용 감사합니다:)