We study the difficulties in learning that arise from robust and differentially private optimization. We first study convergence of gradient descent based adversarial training with differential privacy, taking a simple binary classification task on linearly separable data as an illustrative example. We compare the gap between adversarial and nominal risk in both private and non-private settings, showing that the data dimensionality dependent term introduced by private optimization compounds the difficulties of learning a robust model. After this, we discuss what parts of adversarial training and differential privacy hurt optimization, identifying that the size of adversarial perturbation and clipping norm in differential privacy both increase the curvature of the loss landscape, implying poorer generalization performance.


翻译:我们研究强力和差别化的私人优化所产生的学习困难。我们首先研究基于梯度下降的对抗性培训与不同隐私的合并,对线性可分离的数据进行简单的二进制分类,作为示例。我们比较私人和非私人环境中的对抗性和名义风险之间的差距,表明私人优化引入的数据维度依赖性术语增加了学习强势模式的困难。之后,我们讨论对抗性培训和差异性隐私伤害优化的哪些部分,确定差异性隐私中的对抗性扰动和剪裁剪规范的大小都增加了损失场景的曲线,意味着一般化表现较差。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
最新《联邦学习Federated Learning》报告,Federated Learning
专知会员服务
86+阅读 · 2020年12月2日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
【Google】平滑对抗训练,Smooth Adversarial Training
专知会员服务
48+阅读 · 2020年7月4日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
从Bayesian Deep Learning到Adversarial Robustness新范式
PaperWeekly
0+阅读 · 2021年12月29日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
37+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
从Bayesian Deep Learning到Adversarial Robustness新范式
PaperWeekly
0+阅读 · 2021年12月29日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
37+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员