Facebook开源了新型库Opacus实现扩展高效性

Opacus 库的方针受众首要为以下两类人群：

呆板进修从颐魅者：可以行使该库轻松相识怎样操作差分隐私实习模子，该库支持以起码代码变动来实习模子；

差分隐私科学家：Opacus 库易于尝试和修复，这应承他们专注于更重要的事。

差分隐私是一个具备数学严谨性的框架，可用于量化敏感数据的匿名化。Facebook 在相干博客中暗示，但愿 Opacus 库能为研究职员和工程师提供一条更简朴的途径，以便在 ML 中行使差分隐私，并加速该规模的 DP 研究。

Opacus 库提供了什么？

通过这个开源的高速库 Opacus，你可以获得：

速率：操作 PyTorch 中的 Autograd hook，Opacus 可以或许批量化计较每个样本的梯度。与依靠 microbatching 的现有 DP 库对比，Opacus 实现了一个数目级的加快。

安详性：Opacus 对其安详要害代码行使暗码学安详伪随机数天生器 CSPRNG，在 GPU 上对整批参数举办高速处理赏罚。

机动性：基于 PyTorch，工程师和研究职员可以通过将 Opacus 代码与 PyTorch 代码和纯 Python 代码举办融合和匹配，快速为其 idea 构建原型。

出产服从：Opacus 库附带教程、在实习开始条件示不兼容层的帮助函数，以及自动重构机制。

交互性：Opacus 可以追踪用户在恣意给按时刻所耗费的隐私预算（DP 的焦点数学观念），从而实现早停和及时监控。

Opacus 通过引入 PrivacyEngine abstraction 界说了一个轻量级的 API，它既可以追踪隐私预算，也可以或许处理赏罚模子梯度。该 API 无需直接挪用，只需将其毗连至尺度 PyTorch 优化器。该 API 在靠山运行，这使得操作 Opacus 举办模子实习变得很是简朴。用户只需在实习代码开头添加以下代码即可：

实习竣事，即获得一个尺度的 PyTorch 模子，而且它没有陈设私有模子的特殊步调或障碍：假如本日就想陈设模子，你可以在行使 DP 实习模子后举办陈设，且无需变动一行代码。

Opacus 库还包罗预实习和微调模子、针对大型模子的教程，以及为隐私研究尝试而计划的基本架构。

怎样行使 Opacus 实现高速隐私实习？

Opacus 旨在保存每个实习样本的隐私，同时只管不影响最终模子的精确率。Opacus 通过修改尺度 PyTorch 优化器来实现这一点，以便在实习进程中实现（和怀抱）差分隐私。

详细来说，Opacus 的重点是差分隐私随机梯度降落（DP-SGD）。该算法的焦点头脑是：通过过问模子用来更新权重的参数梯度来掩护实习集的隐私，而不是直接获取数据。通过在每次迭代中向梯度添加噪声，该库可以防备模子记实在习样本，同时还可以实此刻 aggregate 中的进修。在实习进程的多个批次中，（无偏）噪声天然会被抵消。

可是，添加噪声必要一种玄妙的均衡：噪声过多会粉碎信号，过少则无法担保隐私。为了确定吻合的局限，我们必要查察梯度范数。限定每个样本对梯度的影响很是重要，由于非常值的梯度大于大部门样本。可是非常值的隐私也必要获得掩护，由于它们极有也许被模子记着。

因此，开拓者计较 minibatch 中每个样本的梯度。开拓者别离对每个梯度举办梯度裁剪，将其累积到一个梯度张量，然后再将噪声添加个中。

基于每个样本的计较是构建 Opacus 的最大障碍之一。PyTorch 的典范操纵是操作 Autograd 计较整个批次的梯度张量，由于这对其他呆板学惯用例都故意义，而且可以优化机能。与之对比，基于每个样本的计较显然更具挑衅性。

为了降服这一坚苦，开拓者操作 Ian Goodfellow 2015 年提出的高效技能（拜见论文《EFFICIENT PER-EXAMPLE GRADIENT COMPUTATIONS》），获取实习尺度神经收集所需的所有梯度向量。

（编辑：湖南网）

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