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葫芦娃,美金对人民币的汇率-罕见清朝状元的书法,历史书法记录

2019-05-14 15:50:25 投稿人 : admin 围观 : 157 次 0 评论



3月初,谷歌推出了TensorFlow Privacy,并将其开源。这款强壮的机器学习模型不只能够使开发者更容易地用隐私来练习机器葫芦娃,美金对人民币的汇率-稀有清朝状元的书法,前史书法记载学习模型,而且能使研究人员以强壮的隐私保证来进步机器学习的开展水平。

现代机器学习越来越多地被使用于发明惊人的新技能和用户体会,其间许多都需求练习机器,使其能够负责任地从个人相片或电子邮件等灵敏数据中进行学习。抱负情况下,经过练习的机器学习模型的参数应该能够编码lolmh一般方法,而不是仅针对特定练习示例三国之水浒乱入。

为了保证这一点,在练习数葫芦娃,美金对人民币的汇率-稀有清朝状元的书法,前史书法记载据灵敏时供给强有力的隐私保证,能够运用依据差异隐私理论的技能。在用户数据上进行练习时,这些技能供给了强壮的数学保证,即模型不会学习或记住任何特定用户的详细信息。特别是关于深度学习而言,额定的保证能够有效地加强其他隐私技能供给的维护,无论是已树立的技能(如阈值和数据删去),仍是T沃金汇ensorFlow Federated的新技能。



多年来,谷歌一直在差异隐私的根底研究和有用差异隐私机制的开展上处于抢先的位置。上一年,谷歌发布了 Responsible AI Practices ,蛇妃带蛋跑详细介绍了有区别地开发机器学习体系和产品的引荐实践。

为了帮忙外部开发人员将这些实践使用到自己的产品之中,Google发布了TensorFlow Privacy,并更新了技能白皮书,在白皮书中更详细地描绘了其隐私机制。

要运用TensorFlow Privacy,无需在隐私或其根底数学方面的专业知识,运用规范TensorFlow机制的开发者不用更改其模型架构、练习程序或进程。相反,为了练习维护练习数据隐私的模型,一般只需进行一些简略的代码更改并调整与隐私相关的超参数即可。


一个比如:学习一种有隐私的言语


作为差异隐私练习的详细比如,让咱们来看看文本序列上字符级、循环言语模型的练习。运用神经网络进行言语建模是一项底子的深度学习使命,被使用于很多的使用程序中,其间许多都是依据灵敏数据的练习。咱们依据葫芦娃,美金对人民币的汇率-稀有清朝状元的书法,前史书法记载TensorFlow Privacy GitHub 中的示例代码,对两个模型(一个运用规范方纳粹铃法,另一个运用差异隐私)运用相同的模型结构进行姕孕奀练习。

这两个模型都很好地建模了规范Penn Treebank 练习数据集 中黛眉玉颜潇湘魂金融新闻文章中的英语。但是,假如这两个模型之间的细微差别是因为未能捕捉到言语散布的一些底子、中心方面,这将使人们对差异隐私模型的有用性发生置疑。另一方面,即便隐私模型未能在练习数据中捕捉到一些艰深、一起的细节,它的有用性或许依然很好。

为了承认隐私模型的有用性,同居老友能够检查两个模型在练习和测试数据的语料库上的体现,并葫芦娃,美金对人民币的汇率-稀有清朝状元的书法,前史书法记载检查它们赞同和不赞同的语句集。为了调查它们的共性,能够丈量它们在模型化语句上的相似性,看看两个模型是否承受相同的中心言语。在这种情况下,两个模型承受并取得超葫芦娃,美金对人民币的汇率-稀有清朝状元的书法,前史书法记载过98%的练习数据序列的高分(即低复杂度)。例如,这两个模型在以下葫芦娃,美金对人民币的汇率-稀有清朝状元的书法,前史书法记载金融新闻语句中得分都很高:

there was little turnover and nothing to stimu易人珠late the market

south korea and japan continue to be profitable

merchant banks were stronger across the board

为了调查它们的差异,咱们能够检查两个模型分数相差很大的练习数据语句。例如马禄昌,以下三个练习数据语句在规范练习中都被有效地回忆,因而都得到了很高的分数,并被惯例言语模型所承受。但是,差异隐私模型对这些语句的得分很低,而且没有承受它们:

aer banknote berlitz calloway … ssangyo禽霍乱诊治ng swapo wachter

the naczelnik stands too

my god and i know i am correct and innocent

上述一切语句在金融新闻中好像都不常见,它们好像是隐私维护的正确挑选。例如,因为如此稀有的、古怪的语句或许辨认或揭穿灵敏数据练习出的模型中的个人信息。这三句话中的榜首句是出于技能原因在练习数据中呈现的一长串随机单词;第二句是部分波兰语;第三句尽管看起来是天然的英语,但其并非来自正在建模的金融新闻言语。

这些比如都是手艺挑选的,但全面的检查证明,不被差异隐私模型承受的练习数据语句一般不在金融新闻文章的正常言语散布规模之内。此外,经过评价测试数据,咱们能够验证这些难解的语句是隐私和非隐私模型之间质量丢失的根底(1.13:1.19的困惑度)。因而,尽管名义上的困惑丢失在6%左右,但关于咱们所关怀的语句,隐私模型的功能或许底子不会下降。

明显,至少在必定程度上,这两个模型的差异是因为隐私模型未能记住异于练习数据的稀有序列。能够经过运用前期在神经网络中丈量无意识回忆的作业来量化这种影响,这种作业有意地将一起的、随机的噪声语句刺进到练习数据中,并评价噪声对练习模型的影响。在这种情况下,刺进一个随机的噪声语句镇魂街张颌就足以让非隐私模型彻底记住噪声。

但是,在任何刺进的噪声面前,用差异隐私进行练习的模型都是不行区别的,只要在练习数据中屡次呈现相同的随机序列时,隐私模型才会了解它。值得注意的是,这关于一切类型的机器学习模型都是正确的(例如,请参阅上面的MNIST练习数据中的稀有示例),即便模型隐私的数学方法上限太大,理论上无法供给任何保证,也依然是正确的。



TensorF日本秘戏图low Privacy能够避免对稀有细节的回忆,如上图所示,能够保证两个机器学习模型将无法区别是否在练习中运用了某些示例(例如,某些用户的数据)。


后续过程和深化阅览


要开始运用TensorFlow Privacy,能够检查 GitHub repository中的示例和教程。它包含一个详细的教程,介绍怎么运用传统的TensorFlow办法以及TensorFlow 2.0和Keras中新的eager办法对MNIST基准机器学习使命进行差异隐私练习。

若需运用TensorFlow Privacy,你需求采潘径中学取一项新的关键过程,即设置三个新的超参数。这些超参数操控梯度创立、取舍和噪声化的方法。在练习进程中,经过运用改善的随机梯度下降来优化模型,将练习数据示例所发生的多个梯度更新均匀在一起,将每个梯度更新取舍到某个最大范数,并将高斯随机噪声增加到终究均匀值,然后保证差异隐私。这种学习方瘦老头式最大极限地约束了每个练习数据示例的作用,并保证没有任何一个这样的示例因增加的噪声而具有任何影响。设置这三葫芦娃,美金对人民币的汇率-稀有清朝状元的书法,前史书法记载个超参数是一门艺术,但TensorFlow Privacy代码库已就怎么为详细示例挑选超参数供给了辅导原则。

TensorFlow Privacy能够开展成为具有强壮隐私保证的、练习机器学习模型的最佳技能中心。国际相关开发人员能够一起参加。例如:

•深化了解差异隐私及其在机器学习中的详细使用。

•测验在自己的机器插撸学习模型上使用TensorFlow Privacy,并经过调整超参数、模型容量和架构、激活函数等来测验平衡隐私和有用性。

•关于研究人员,测验经过改善剖析(例如模型参数挑选)来进步具有强壮隐私保证的实际机器学习的先进性。禁断婚

•经过提冯一航交恳求向TensorFlow Privacy投稿。

•在 GitHub 上提出问题并共享定见或疑深圳巨发科技有限公司虑。

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