Sparsity in neural networks can improve their privacy
La parcimonie des réseaux de neurones peut améliorer leur confidentialité
Abstract
This article measures how sparsity can make neural networks more robust to membership inference attacks. The obtained empirical results show that sparsity improves the privacy of the network, while preserving comparable performances on the task at hand. This empirical study completes and extends existing literature.
Cet article mesure l'impact de la parcimonie des réseaux de neurones sur l'efficacité des attaques par inférence d'appartenance. Les résultats obtenus montrent que la parcimonie permet d'améliorer la confidentialité, tout en préservant des performances comparables sur la tâche d'apprentissage considérée. Cette démonstration empirique complète et étend des résultats obtenus précédemment dans la littérature.
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