An Adaptive Gradient Clipping and Noise Injection Mechanism for Differentially Private Federated Learning
本文提出了一种面向差分隐私联邦学习（DPFL）的自适应梯度裁剪与噪声注入机制 DDP-SA-adaptive。在联邦学习中加入差分隐私保护时，静态梯度裁剪在整个训练过程和所有模型层使用固定阈值，若阈值过小会导致过度裁剪而损失模型精度，若阈值
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← 返回所有主题DP-MacAdam: Differentially Private Mechanism with Adaptive Clipping and Adaptive Momentum
本文提出了一种名为 DP-MacAdam 的新型差分隐私机制，旨在解决差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）中固定梯度裁剪阈值导致的局限性。现有自适应裁剪算法（如 AdaClip）虽然能根据梯度经验均值和方差动态调整裁剪参数，从而获得更有效的