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- defense_methods2024年12月14日更新前面我们实现了多种模型的成员推理攻击，接下来我们将针对其防御方法及其原理进行一个简单的介绍，并进行简单的代码实现，给用户提供一个详细的帮助文档。 目录基本介绍常用方法介绍简单实现 基本介绍机器学习中的成员推理攻击指的是攻击者可以通过观察机器学习模型的输出，来推断训练数据中是否包含了特定的样本。这种攻击技术可以通过观察模型的输出统计信息... defense_methods2024年12月14日更新前面我们实现了多种模型的成员推理攻击，接下来我们将针对其防御方法及其原理进行一个简单的介绍，并进行简单的代码实现，给用户提供一个详细的帮助文档。 目录基本介绍常用方法介绍简单实现 基本介绍机器学习中的成员推理攻击指的是攻击者可以通过观察机器学习模型的输出，来推断训练数据中是否包含了特定的样本。这种攻击技术可以通过观察模型的输出统计信息...
- 本文将会介绍昇思MindSpore的并行训练技术，以及如何通过张量重排布和自动微分简化并行策略搜索，实现高效大模型训练。 大模型的带来随着深度学习的发展，为了实现更高的准确率和更丰富的应用场景，训练数据集和神经网络模型的规模日益增大。特别是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域，数据集的范围从200MB到541TB不等。模型的尺寸也从BERT的3.... 本文将会介绍昇思MindSpore的并行训练技术，以及如何通过张量重排布和自动微分简化并行策略搜索，实现高效大模型训练。 大模型的带来随着深度学习的发展，为了实现更高的准确率和更丰富的应用场景，训练数据集和神经网络模型的规模日益增大。特别是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域，数据集的范围从200MB到541TB不等。模型的尺寸也从BERT的3....
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