最大平均不一致 (MMD) は、差別的にプライベートなデータ生成に特に役立つ距離メトリックです。有限次元の機能と一緒に使用すると、データ分布を一度要約してプライベート化することができ、ジェネレーターの

arxiv_reader のブックマーク 2023/03/06 12:32

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4733269635476870372/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.01687v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.01687v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2303.01687v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">プライバシー保護データ生成のための差分プライベート ニューラル タンジェント カーネル</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/pre-training">pre-training</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/metric">metric</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/synthesis">synthesis</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">最大平均不一致 (MMD) は、差別的にプライベートなデータ生成に特に役立つ距離メトリックです。有限次元の機能と一緒に使用すると、データ分布を一度要約してプライベート化することができ、ジェネレーターの</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230306#bookmark-4733269635476870372"><span class="datetime-body">2023/03/06 12:32</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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