کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
While deep models have proved successful in learning rich knowledge from massive well-annotated data, they may pose a privacy leakage risk in practical deployment. It is necessary to find an effective trade-off between high utility and strong privacy. In this work, we propose a discriminative-generative distillation approach to learn privacy-preserving deep models. Our key idea is taking models as bridge to distill knowledge from private data and then transfer it to learn a student network via two streams. First, discriminative stream trains a baseline classifier on private data and an ensemble of teachers on multiple disjoint private subsets, respectively. Then, generative stream takes the classifier as a fixed discriminator and trains a generator in a data-free manner. After that, the generator is used to generate massive synthetic data which are further applied to train a variational autoencoder (VAE). Among these synthetic data, a few of them are fed into the teacher ensemble to query labels via differentially private aggregation, while most of them are embedded to the trained VAE for reconstructing synthetic data. Finally, a semi-supervised student learning is performed to simultaneously handle two tasks: knowledge transfer from the teachers with distillation on few privately labeled synthetic data, and knowledge enhancement with tangent-normal adversarial regularization on many triples of reconstructed synthetic data. In this way, our approach can control query cost over private data and mitigate accuracy degradation in a unified manner, leading to a privacy-preserving student model. Extensive experiments and analysis clearly show the effectiveness of the proposed approach.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
در حالی که مدلهای عمیق در یادگیری دانش غنی از داده های عظیم به خوبی با حریم ، موفقیت آمیز بوده اند ، ممکن است در استقرار عملی ، خطر نشت حریم خصوصی را ایجاد کنند.لازم است یک تجارت مؤثر بین ابزار بالا و حریم خصوصی قوی پیدا شود.در این کار ، ما یک رویکرد تقطیر تبعیض آمیز برای یادگیری مدل های عمیق حفظ حریم خصوصی پیشنهاد می کنیم.ایده اصلی ما گرفتن مدل ها به عنوان پل برای تقطیر دانش از داده های خصوصی و سپس انتقال آن برای یادگیری شبکه دانشجویی از طریق دو جریان است.اول ، جریان تبعیض آمیز یک طبقه بندی پایه را بر روی داده های خصوصی و یک گروه از معلمان به ترتیب در زیر مجموعه های خصوصی چندگانه جدا می کند.سپس ، جریان تولیدی طبقه بندی کننده را به عنوان یک تبعیض ثابت می گیرد و یک ژنراتور را به صورت عاری از داده آموزش می دهد.پس از آن ، از ژنراتور برای تولید داده های مصنوعی عظیم استفاده می شود که بیشتر برای آموزش یک autoencoder متنوع (VAE) استفاده می شود.در میان این داده های مصنوعی ، تعدادی از آنها برای بازپرداخت برچسب ها از طریق تجمع خصوصی متفاوت ، در گروه معلم تغذیه می شوند ، در حالی که بیشتر آنها برای بازسازی داده های مصنوعی به VAE آموزش دیده تعبیه شده اند.سرانجام ، یک یادگیری دانش آموزان نیمه تحت نظارت انجام می شود تا به طور همزمان دو کار را انجام دهد: انتقال دانش از معلمان با تقطیر بر روی چند داده مصنوعی دارای برچسب خصوصی ، و تقویت دانش با تنظیم مخالف مماس-طبیعی در بسیاری از سه گانه داده های مصنوعی بازسازی شده.به این ترتیب ، رویکرد ما می تواند هزینه پرس و جو را نسبت به داده های خصوصی کنترل کند و تخریب دقت را به روشی یکپارچه کاهش دهد و منجر به یک مدل دانشجویی دارای حریم خصوصی شود.آزمایشات گسترده و تجزیه و تحلیل به وضوح اثربخشی رویکرد پیشنهادی را نشان می دهد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
