DP‑SGD: Grenzen zwischen Privatsphäre und Nutzen
In einer neuen Studie aus dem arXiv wird deutlich, dass das derzeit am häufigsten eingesetzte Verfahren für privates maschinelles Lernen – Differentially Private Stochastic Gradient Descent (DP‑SGD) – fundamentale Grenz…