محققان در مقاله جدیدی به بررسی هزینههای محاسباتی در «بهینهسازی با حریم خصوصی» (Differentially Private Optimization) پرداختهاند. این تحقیق نشان میدهد که برای رسیدن به دقت مطلوب در آموزش مدلها بدون به خطر افتادن حریم خصوصی دادهها، سیستمها با یک «پنالتی زمانی» وابسته به ابعاد دادهها مواجه هستند.
این یافتهها به مهندسان کمک میکند تا درک بهتری از محدودیتهای زمانی الگوریتمهای DP-SGD داشته باشند و بتوانند مدلهای خصوصی (Private) را با کارایی بیشتری طراحی کنند. این مقاله گام مهمی در جهت تعادل بین امنیت دادهها و سرعت پردازش در دنیای هوش مصنوعی محسوب میشود. 🛡️⚙️
منبع: arXiv Machine Learning