Convex Approximation of Two-Layer ReLU Networks for Hidden State Differential Privacy
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Romijnders, Rob, Koskela, Antti |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
On Polynomial Approximations for Privacy-Preserving and Verifiable ReLU Networks
par: Ali, Ramy E., et autres
Publié: (2020)
par: Ali, Ramy E., et autres
Publié: (2020)
Auditing Differential Privacy Guarantees Using Density Estimation
par: Koskela, Antti, et autres
Publié: (2024)
par: Koskela, Antti, et autres
Publié: (2024)
Improving the Privacy and Practicality of Objective Perturbation for Differentially Private Linear Learners
par: Redberg, Rachel, et autres
Publié: (2023)
par: Redberg, Rachel, et autres
Publié: (2023)
Provable Unlearning with Gradient Ascent on Two-Layer ReLU Neural Networks
par: Melamed, Odelia, et autres
Publié: (2025)
par: Melamed, Odelia, et autres
Publié: (2025)
Practical Differentially Private Hyperparameter Tuning with Subsampling
par: Koskela, Antti, et autres
Publié: (2023)
par: Koskela, Antti, et autres
Publié: (2023)
Protect Your Score: Contact Tracing With Differential Privacy Guarantees
par: Romijnders, Rob, et autres
Publié: (2023)
par: Romijnders, Rob, et autres
Publié: (2023)
Differential Privacy Analysis of Decentralized Gossip Averaging under Varying Threat Models
par: Koskela, Antti, et autres
Publié: (2025)
par: Koskela, Antti, et autres
Publié: (2025)
DeepShare: Sharing ReLU Across Channels and Layers for Efficient Private Inference
par: Bornfeld, Yonathan, et autres
Publié: (2025)
par: Bornfeld, Yonathan, et autres
Publié: (2025)
Privacy Profiles for Private Selection
par: Koskela, Antti, et autres
Publié: (2024)
par: Koskela, Antti, et autres
Publié: (2024)
$f$-Differential Privacy Filters: Validity and Approximate Solutions
par: Tran, Long, et autres
Publié: (2026)
par: Tran, Long, et autres
Publié: (2026)
NoEsis: Differentially Private Knowledge Transfer in Modular LLM Adaptation
par: Romijnders, Rob, et autres
Publié: (2025)
par: Romijnders, Rob, et autres
Publié: (2025)
Differentially Private In-Context Learning with Nearest Neighbor Search
par: Koskela, Antti, et autres
Publié: (2025)
par: Koskela, Antti, et autres
Publié: (2025)
On the Price of Differential Privacy for Spectral Clustering over Stochastic Block Models
par: Koskela, Antti, et autres
Publié: (2025)
par: Koskela, Antti, et autres
Publié: (2025)
Accuracy-First Rényi Differential Privacy and Post-Processing Immunity
par: Räisä, Ossi, et autres
Publié: (2025)
par: Räisä, Ossi, et autres
Publié: (2025)
Membership Inference Attacks for Retrieval Based In-Context Learning for Document Question Answering
par: Kulkarni, Tejas, et autres
Publié: (2026)
par: Kulkarni, Tejas, et autres
Publié: (2026)
DNA: Differentially private Neural Augmentation for contact tracing
par: Romijnders, Rob, et autres
Publié: (2024)
par: Romijnders, Rob, et autres
Publié: (2024)
It's Our Loss: No Privacy Amplification for Hidden State DP-SGD With Non-Convex Loss
par: Annamalai, Meenatchi Sundaram Muthu Selva
Publié: (2024)
par: Annamalai, Meenatchi Sundaram Muthu Selva
Publié: (2024)
Differentially Private Spectral Graph Clustering: Balancing Privacy, Accuracy, and Efficiency
par: Koskela, Antti, et autres
Publié: (2025)
par: Koskela, Antti, et autres
Publié: (2025)
Beyond Membership: Limitations of Add/Remove Adjacency in Differential Privacy
par: Pradhan, Gauri, et autres
Publié: (2025)
par: Pradhan, Gauri, et autres
Publié: (2025)
Non-omniscient backdoor injection with one poison sample: Proving the one-poison hypothesis for linear regression, linear classification, and 2-layer ReLU neural networks
par: Peinemann, Thorsten, et autres
Publié: (2025)
par: Peinemann, Thorsten, et autres
Publié: (2025)
Purifying Approximate Differential Privacy with Randomized Post-processing
par: Lin, Yingyu, et autres
Publié: (2025)
par: Lin, Yingyu, et autres
Publié: (2025)
Privacy Leakage via Output Label Space and Differentially Private Continual Learning
par: Tobaben, Marlon, et autres
Publié: (2024)
par: Tobaben, Marlon, et autres
Publié: (2024)
Tighter Privacy Auditing of DP-SGD in the Hidden State Threat Model
par: Cebere, Tudor, et autres
Publié: (2024)
par: Cebere, Tudor, et autres
Publié: (2024)
Privacy-Preserving 3-Layer Neural Network Training
par: Chiang, John
Publié: (2023)
par: Chiang, John
Publié: (2023)
Noise-Aware Differentially Private Variational Inference
par: Alrawajfeh, Talal, et autres
Publié: (2024)
par: Alrawajfeh, Talal, et autres
Publié: (2024)
Hidden Minima in Two-Layer ReLU Networks
par: Arjevani, Yossi
Publié: (2023)
par: Arjevani, Yossi
Publié: (2023)
Mind the Gap: Mixtures of Gaussians in Approximate Differential Privacy
par: Liu, Huikang, et autres
Publié: (2026)
par: Liu, Huikang, et autres
Publié: (2026)
Wasserstein Differential Privacy
par: Yang, Chengyi, et autres
Publié: (2024)
par: Yang, Chengyi, et autres
Publié: (2024)
Subsampling is not Magic: Why Large Batch Sizes Work for Differentially Private Stochastic Optimisation
par: Räisä, Ossi, et autres
Publié: (2024)
par: Räisä, Ossi, et autres
Publié: (2024)
DPAR: Decoupled Graph Neural Networks with Node-Level Differential Privacy
par: Zhang, Qiuchen, et autres
Publié: (2022)
par: Zhang, Qiuchen, et autres
Publié: (2022)
Local Differential Privacy in Graph Neural Networks: a Reconstruction Approach
par: Bhaila, Karuna, et autres
Publié: (2023)
par: Bhaila, Karuna, et autres
Publié: (2023)
Modeling Neural Networks with Privacy Using Neural Stochastic Differential Equations
par: Hong, Sanghyun, et autres
Publié: (2025)
par: Hong, Sanghyun, et autres
Publié: (2025)
Convergent Privacy Loss of Noisy-SGD without Convexity and Smoothness
par: Chien, Eli, et autres
Publié: (2024)
par: Chien, Eli, et autres
Publié: (2024)
Mitigating Privacy Risk in Membership Inference by Convex-Concave Loss
par: Liu, Zhenlong, et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Zhenlong, et autres
Publié: (2024)
Private Linear Regression with Differential Privacy and PAC Privacy
par: Yang, Hillary, et autres
Publié: (2024)
par: Yang, Hillary, et autres
Publié: (2024)
Gaussian DP for Reporting Differential Privacy Guarantees in Machine Learning
par: Gomez, Juan Felipe, et autres
Publié: (2025)
par: Gomez, Juan Felipe, et autres
Publié: (2025)
Protecting Confidentiality, Privacy and Integrity in Collaborative Learning
par: Chen, Dong, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Dong, et autres
Publié: (2024)
Privacy Re-identification Attacks on Tabular GANs
par: Alshantti, Abdallah, et autres
Publié: (2024)
par: Alshantti, Abdallah, et autres
Publié: (2024)
Laplace Transform Interpretation of Differential Privacy
par: Chourasia, Rishav, et autres
Publié: (2024)
par: Chourasia, Rishav, et autres
Publié: (2024)
Contrastive Explainable Clustering with Differential Privacy
par: Nguyen, Dung, et autres
Publié: (2024)
par: Nguyen, Dung, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
On Polynomial Approximations for Privacy-Preserving and Verifiable ReLU Networks
par: Ali, Ramy E., et autres
Publié: (2020) -
Auditing Differential Privacy Guarantees Using Density Estimation
par: Koskela, Antti, et autres
Publié: (2024) -
Improving the Privacy and Practicality of Objective Perturbation for Differentially Private Linear Learners
par: Redberg, Rachel, et autres
Publié: (2023) -
Provable Unlearning with Gradient Ascent on Two-Layer ReLU Neural Networks
par: Melamed, Odelia, et autres
Publié: (2025) -
Practical Differentially Private Hyperparameter Tuning with Subsampling
par: Koskela, Antti, et autres
Publié: (2023)