Privacy of SGD under Gaussian or Heavy-Tailed Noise: Guarantees without Gradient Clipping

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Şimşekli, Umut, Gürbüzbalaban, Mert, Yıldırım, Sinan, Zhu, Lingjiong
Formato:	Preprint
Publicado:	2024
Materias:	Machine Learning Cryptography and Security Statistics Theory
Acceso en línea:	Acceder al recurso
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Internet

https://arxiv.org/abs/2403.02051