プライバシー

ディープラーニングにおける過学習防止に差分プライバシーを活用する研究

ディープニューラルネットワークが訓練データ内のノイズを学習し、汎化性能が低下する「過学習」問題に対し、差分プライバシー（DP）ベースのアプローチが有効であることが示されました。この研究は、限られたデータで高い汎化性能を持つモデルを構築するための新しい道筋を提示します。