Keskeiset käsitteet
DP linear probing can outperform full fine-tuning, and a sequential LP-FT approach may achieve better test loss.
Tiivistelmä
本研究は、差分プライバシーを考慮した機械学習パイプラインにおける異なるファインチューニング戦略を分析しています。結果は、DPの線形探索が完全なファインチューニングを上回る可能性があり、LP-FTアプローチがより良いテスト損失を達成することが示唆されています。
Tilastot
画像認識タスクでのGPT-2モデルのBLEUスコア向上:24.25から63.19へ。
ノイズスケールσ=0.3におけるImageNet-1Kでの事前トレーニングとCIFAR-10でのファインチューニングによる効果的な実験評価。
DP設定下でのLP-FT戦略によるテスト精度向上。
Lainaukset
"Linear probing can sometimes outperform full-finetuning for out-of-distribution tasks."
"In the DP setting, full fine-tuning does not always yield the best test accuracy."
"A sequential fine-tuning strategy starting with linear probing and transitioning to full fine-tuning empirically achieves better test accuracy."