계산의 최종 결과물인 엡실론값은 특정 모델이 개인 정보 보호를 보장하는 강도를 알려줍니다.
그런 다음 앞에서 설명한
L2
표준 클립과 노이즈 승수 하이퍼파라미터를 변경하면 엡실론과 모
델 정확도에 어떤 영향을 미치는지 살펴볼 수 있습니다. 다른 모든 값을 고정한 상태로 이 두
하이퍼파라미터의 값을 증가시키면 엡실론이 감소합니다(따라서 개인 정보 보호가 강화됩니
다). 어느 시점부터는 정확도가 떨어지기 시작하고 모델이 유용하지 않게 됩니다. 이런 절충을
통해 유용한 모델 정확성을 유지하면서 가능한 한 개인 정보를 가장 강력하게 보호할 수 있습니다.
14.4
연합 학습
연합 학습
Federated
Learning
(
FL
)은 머신러닝 모델을 여러 기기에 분산해서 학습하고, 훈련된 모델
을 중앙 서버에서 결합하는 프로토콜입니다. 핵심은 원시 데이터가 별도의 장치를 떠나지 않고
한 곳에 풀링되지 않는다는 점입니다. 이는 ...
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