Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sparsity in neural networks can increase their privacy

論文の概要: Sparsity in neural networks can increase their privacy

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07234v1
Date: Tue, 11 Apr 2023 09:34:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-23 04:33:50.406253
Title: Sparsity in neural networks can increase their privacy
Title（参考訳）: ニューラルネットワークのスパリティはプライバシーを高める
Authors: Antoine Gonon (DANTE, ARIC), L\'eon Zheng (DANTE, LIP), Cl\'ement Lalanne (ENS Lyon, DANTE), Quoc-Tung Le (DANTE, LIP), Guillaume Lauga (DANTE), Can Pouliquen
Abstract要約: 本稿は、ニューラルネットワークがメンバーシップ推論攻撃に対していかに堅牢になるかを測る。得られた実験結果から,ネットワークの疎結合性はネットワークのプライバシを向上し,手前のタスクに匹敵する性能を保っていることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This article measures how sparsity can make neural networks more robust to membership inference attacks. The obtained empirical results show that sparsity improves the privacy of the network, while preserving comparable performances on the task at hand. This empirical study completes and extends existing literature.
Abstract（参考訳）: 本稿は、ニューラルネットワークがメンバーシップ推論攻撃に対していかに堅牢になるかを測る。得られた実験結果から,ネットワークの疎結合性はネットワークのプライバシを向上し,手前のタスクに匹敵する性能を保っていることが示された。この実証研究は、既存の文学を完成し、拡張する。

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