提出DP-Muon-IM改进差分隐私Muon训练
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提出DP-Muon-IM改进差分隐私Muon训练
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AI 综述
针对差分隐私训练中逐样本梯度裁剪会扭曲 Muon 更新所依赖的奇异向量几何，Bishnu Bhusal 等作者提出 DP-Muon-IM：在裁剪前将每个样本的 Muon 梯度在当前模型与近期模型历史上做平均。作者称该方法用于遏制上述退化，并对其进行了验证。
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最新进展10月5日 12:00
面向差分隐私 Muon 的内动量方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- arXiv：cs.LG面向差分隐私 Muon 的内动量方法
针对差分隐私训练中逐样本梯度裁剪会扭曲 Muon 更新所依赖的奇异向量几何，作者提出 DP-Muon-IM：在裁剪前将每个样本的 Muon 梯度在当前模型与近期模型历史上做平均。
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