DP-AdamW: Neue Optimierer für privates Deep Learning zeigen überlegene Leistung
In einer Zeit, in der Deep‑Learning‑Modelle immer häufiger sensible Daten verarbeiten, bietet Differential Privacy (DP) formale Garantien gegen Informationslecks während des Trainings. Ein zentrales Problem bleibt jedoch die Entwicklung von DP‑Optimierern, die gleichzeitig hohe Leistung und starke Privatsphäre gewährleisten. Der neue Ansatz DP‑AdamW nutzt den beliebten AdamW‑Optimierer, der für seine robuste empirische Performance bekannt ist, und integriert DP‑Sicherheit.
