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差分隐私混合公共数据集提升私有学习效果
Differentially Private Mixing of Public Datasets Improves Private Learning
AI 导读
研究者提出首个能在差分隐私（DP）下学习多个公共数据集混合权重的流程，用于为特定敏感下游任务预训练模型。该方法针对公共数据集与敏感数据相关性决定预训练效果的问题，在DP微调前先私有地学习公共数据混合比例，以缓解DP训练带来的模型效用下降。
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