文件名称：Differential-Privacy:数据590 A
文件大小：82.22MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-03 22:44:34
JupyterNotebook
使用归一化流生成差分私有综合数据 该存储库包含用于训练模型的代码和脚本，这些模型从包含机密和/或敏感数据的原始数据集中生成差异私有的合成数据。 该模型基于蒙版自回归流（MAF）架构和差分专用随机梯度下降（DP-SGD）。 该代码在Pytorch中实现，并使用库提供差分隐私。 系统要求 安装依赖项 $ pip install -r requirements.txt 如何运行代码 与基本合成器相关的所有代码都可以在目录中找到。 该目录还包含示例笔记本，这些笔记本演示了如何生成综合数据集并测试基本综合器的性能指标（例如：）。 所有用于训练“差分专用规范化流”模型的脚本都位于目录中。 每个脚本都包含用于运行代码的各种选项。 在运行代码之前，请运行python [removed].py --help查看所有选项。 训练模型 $ python train.py 生成诊断图 $ python evalu
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Differential-Privacy-main
----normalizing_flows()
--------synth_data()
--------figs()
--------metrics()
--------utils.py(3KB)
--------evaluate_diagnostics.py(2KB)
--------train.py(7KB)
--------Examples()
--------generate_synthetic_dataset.py(3KB)
--------dataset_loader.py(3KB)
--------requirements.txt(990B)
--------patch_opacus.py(5KB)
--------saved_models()
--------data_subsetting.py(2KB)
--------flows.py(9KB)
--------datasets()
----LICENSE(1KB)
----Datasets_EDA()
--------Adult()
--------Power()
--------README.md(392B)
--------PUMS()
----.gitignore(5KB)
----README.md(2KB)
----basic_synthesizer()
--------adult_sample.ipynb(19KB)
--------metrics()
--------pums_sample.ipynb(16KB)
--------gaussian.py(354B)
--------sample_adult.py(176B)
--------power_sample.ipynb(22KB)
--------categorical.py(476B)
--------basic_synthesizer.py(1KB)