On Design Principles for Private Adaptive Optimizers
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Ganesh, Arun, McMahan, Brendan, Thakurta, Abhradeep |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Hush! Protecting Secrets During Model Training: An Indistinguishability Approach
di: Ganesh, Arun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ganesh, Arun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Correlated Noise Mechanisms for Differentially Private Learning
di: Pillutla, Krishna, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pillutla, Krishna, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient and Near-Optimal Noise Generation for Streaming Differential Privacy
di: Dvijotham, Krishnamurthy, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dvijotham, Krishnamurthy, et al.
Pubblicazione: (2024)
Optimal Rates for $O(1)$-Smooth DP-SCO with a Single Epoch and Large Batches
di: Choquette-Choo, Christopher A., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Choquette-Choo, Christopher A., et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy Amplification for Matrix Mechanisms
di: Choquette-Choo, Christopher A., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Choquette-Choo, Christopher A., et al.
Pubblicazione: (2023)
Recycling Scraps: Improving Private Learning by Leveraging Intermediate Checkpoints
di: Shejwalkar, Virat, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Shejwalkar, Virat, et al.
Pubblicazione: (2022)
The Last Iterate Advantage: Empirical Auditing and Principled Heuristic Analysis of Differentially Private SGD
di: Steinke, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Steinke, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2024)
An Inversion Theorem for Buffered Linear Toeplitz (BLT) Matrices and Applications to Streaming Differential Privacy
di: McMahan, H. Brendan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: McMahan, H. Brendan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Correlated Noise Provably Beats Independent Noise for Differentially Private Learning
di: Choquette-Choo, Christopher A., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Choquette-Choo, Christopher A., et al.
Pubblicazione: (2023)
Private Gradient Descent for Linear Regression: Tighter Error Bounds and Instance-Specific Uncertainty Estimation
di: Brown, Gavin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Brown, Gavin, et al.
Pubblicazione: (2024)
InvisibleInk: High-Utility and Low-Cost Text Generation with Differential Privacy
di: Vinod, Vishnu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vinod, Vishnu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Training Large ASR Encoders with Differential Privacy
di: Chauhan, Geeticka, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chauhan, Geeticka, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Parameter-Efficient Fine-tuning for Large ASR Models
di: Liu, Hongbin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Hongbin, et al.
Pubblicazione: (2024)
One-shot Empirical Privacy Estimation for Federated Learning
di: Andrew, Galen, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Andrew, Galen, et al.
Pubblicazione: (2023)
Fine-Tuning Large Language Models with User-Level Differential Privacy
di: Charles, Zachary, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Charles, Zachary, et al.
Pubblicazione: (2024)
Preserving Expert-Level Privacy in Offline Reinforcement Learning
di: Sharma, Navodita, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sharma, Navodita, et al.
Pubblicazione: (2024)
Federated Learning in Practice: Reflections and Projections
di: Daly, Katharine, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Daly, Katharine, et al.
Pubblicazione: (2024)
Near Exact Privacy Amplification for Matrix Mechanisms
di: Choquette-Choo, Christopher A., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Choquette-Choo, Christopher A., et al.
Pubblicazione: (2024)
Tight Group-Level DP Guarantees for DP-SGD with Sampling via Mixture of Gaussians Mechanisms
di: Ganesh, Arun
Pubblicazione: (2024)
di: Ganesh, Arun
Pubblicazione: (2024)
Optimal Attack and Defense for Reinforcement Learning
di: McMahan, Jeremy, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: McMahan, Jeremy, et al.
Pubblicazione: (2023)
The Attacker Moves Second: Stronger Adaptive Attacks Bypass Defenses Against Llm Jailbreaks and Prompt Injections
di: Nasr, Milad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nasr, Milad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Inception: Efficiently Computable Misinformation Attacks on Markov Games
di: McMahan, Jeremy, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: McMahan, Jeremy, et al.
Pubblicazione: (2024)
Confidential Federated Computations
di: Eichner, Hubert, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Eichner, Hubert, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enabling Differentially Private Federated Learning for Speech Recognition: Benchmarks, Adaptive Optimizers and Gradient Clipping
di: Pelikan, Martin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Pelikan, Martin, et al.
Pubblicazione: (2023)
Data Poisoning to Fake a Nash Equilibrium in Markov Games
di: Wu, Young, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wu, Young, et al.
Pubblicazione: (2023)
Differentially Private Stream Processing at Scale
di: Zhang, Bing, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Bing, et al.
Pubblicazione: (2023)
Optimized Tradeoffs for Private Prediction with Majority Ensembling
di: Jiang, Shuli, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Shuli, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adaptively Private Next-Token Prediction of Large Language Models
di: Flemings, James, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Flemings, James, et al.
Pubblicazione: (2024)
Private Rate-Constrained Optimization with Applications to Fair Learning
di: Yaghini, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yaghini, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentially Private Optimization for Non-Decomposable Objective Functions
di: Kong, Weiwei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kong, Weiwei, et al.
Pubblicazione: (2023)
ALI-DPFL: Differentially Private Federated Learning with Adaptive Local Iterations
di: Ling, Xinpeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ling, Xinpeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
A New Linear Scaling Rule for Private Adaptive Hyperparameter Optimization
di: Panda, Ashwinee, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Panda, Ashwinee, et al.
Pubblicazione: (2022)
The Data Minimization Principle in Machine Learning
di: Ganesh, Prakhar, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ganesh, Prakhar, et al.
Pubblicazione: (2024)
How to DP-fy Your Data: A Practical Guide to Generating Synthetic Data With Differential Privacy
di: Ponomareva, Natalia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ponomareva, Natalia, et al.
Pubblicazione: (2025)
It's My Data Too: Private ML for Datasets with Multi-User Training Examples
di: Ganesh, Arun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ganesh, Arun, et al.
Pubblicazione: (2025)
AdaPI: Facilitating DNN Model Adaptivity for Efficient Private Inference in Edge Computing
di: Zhou, Tong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Tong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Output Perturbation for Differentially Private Convex Optimization: Faster and More General
di: Lowy, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Lowy, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2021)
On the Gradient Complexity of Private Optimization with Private Oracles
di: Menart, Michael, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Menart, Michael, et al.
Pubblicazione: (2025)
DiSK: Differentially Private Optimizer with Simplified Kalman Filter for Noise Reduction
di: Zhang, Xinwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Xinwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
DOPPLER: Differentially Private Optimizers with Low-pass Filter for Privacy Noise Reduction
di: Zhang, Xinwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Xinwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Hush! Protecting Secrets During Model Training: An Indistinguishability Approach
di: Ganesh, Arun, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Correlated Noise Mechanisms for Differentially Private Learning
di: Pillutla, Krishna, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Efficient and Near-Optimal Noise Generation for Streaming Differential Privacy
di: Dvijotham, Krishnamurthy, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Optimal Rates for $O(1)$-Smooth DP-SCO with a Single Epoch and Large Batches
di: Choquette-Choo, Christopher A., et al.
Pubblicazione: (2024) -
Privacy Amplification for Matrix Mechanisms
di: Choquette-Choo, Christopher A., et al.
Pubblicazione: (2023)