Understanding to what extent neural networks memorize training data is an intriguing question with practical and theoretical implications. In this paper we show that in some cases a significant fraction of the training data can in fact be reconstructed from the parameters of a trained neural network classifier. We propose a novel reconstruction scheme that stems from recent theoretical results about the implicit bias in training neural networks with gradient-based methods. To the best of our knowledge, our results are the first to show that reconstructing a large portion of the actual training samples from a trained neural network classifier is generally possible. This has negative implications on privacy, as it can be used as an attack for revealing sensitive training data. We demonstrate our method for binary MLP classifiers on a few standard computer vision datasets.


翻译:了解神经网络对培训数据进行记忆化的程度是一个具有实际和理论意义的令人感兴趣的问题。在本文中,我们表明,在某些情况下,培训数据中有相当一部分事实上可以从训练有素的神经网络分类参数中重建。我们提出了一个新的重建计划,该计划源于最近关于使用梯度方法培训神经网络的隐性偏差的理论结果。据我们所知,我们的结果首先表明,从受过训练的神经网络分类器中重建大部分实际培训样本一般是可能的。这对隐私有负面影响,因为它可以用作对敏感培训数据披露的攻击。我们用少数标准的计算机视觉数据集展示了我们的二进制 MLP分类器方法。

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神经网络(Neural Networks)是世界上三个最古老的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会(INNS)、欧洲神经网络学会(ENNS)和日本神经网络学会(JNNS)。神经网络提供了一个论坛,以发展和培育一个国际社会的学者和实践者感兴趣的所有方面的神经网络和相关方法的计算智能。神经网络欢迎高质量论文的提交,有助于全面的神经网络研究,从行为和大脑建模,学习算法,通过数学和计算分析,系统的工程和技术应用,大量使用神经网络的概念和技术。这一独特而广泛的范围促进了生物和技术研究之间的思想交流,并有助于促进对生物启发的计算智能感兴趣的跨学科社区的发展。因此,神经网络编委会代表的专家领域包括心理学,神经生物学,计算机科学,工程,数学,物理。该杂志发表文章、信件和评论以及给编辑的信件、社论、时事、软件调查和专利信息。文章发表在五个部分之一:认知科学,神经科学,学习系统,数学和计算分析、工程和应用。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/nn/
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