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 jedoc…