Voir la source de Differentially Private Stochastic Gradient Descent

== en construction ==

== Définition ==
Technique algorithmique utilisée dans les domaines possédant des données sensibles, telles que la '''[[cybersécurité]]''' et la médecine. Elle suit les mêmes étapes que la '''[[descente de gradient stochastique]]''', mais qui limite la norme des gradients à un seuil avant d'ajouter du bruit gaussien. Elle fournit un cadre permettant de contrôler et de suivre la perte de confidentialité subie pendant l''''[[entraînement]]''' privé de modèles d’apprentissage profond.

Voir aussi '''[[apprentissage fédéré]]''' et '''[[réseau de neurones profond]]'''

== Français ==
''' XXXXXXXXX'''

== Anglais ==
''' Differentially Private Stochastic Gradient Descent'''

''' DP-SGD'''

== Sources ==
[https://arxiv.org/abs/2408.10456   Source : Arxiv]

[https://en.wikipedia.org/wiki/Differentially_private_stochastic_gradient_descent   Source : Wikipedia]

[[Catégorie:vocabulary]]