Core Concepts
Differentiell-privates Feintuning kann durch eine Kombination von linearer Sondierung und vollständigem Feintuning optimiert werden.
Stats
"Die nicht-private Vorphase wird angenommen, um die Modellparameter in eine günstige Region zu führen."
"Die Ergebnisse zeigen die komplexe Natur der differentiell-privaten Feintuning-Methoden."
"Die empirischen Bewertungen wurden auf verschiedenen Benchmarks und Modellen durchgeführt."
Quotes
"Die Ergebnisse zeigen die komplexe Natur der differentiell-privaten Feintuning-Methoden."
"Die nicht-private Vorphase wird angenommen, um die Modellparameter in eine günstige Region zu führen."