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320c4b61
编写于
7月 30, 2020
作者:
M
mindspore-ci-bot
提交者:
Gitee
7月 30, 2020
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!66 Fix a docs bug.
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1 changed file
with
4 addition
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4 deletion
+4
-4
mindarmour/diff_privacy/mechanisms/mechanisms.py
mindarmour/diff_privacy/mechanisms/mechanisms.py
+4
-4
未找到文件。
mindarmour/diff_privacy/mechanisms/mechanisms.py
浏览文件 @
320c4b61
...
...
@@ -343,9 +343,9 @@ class _MechanismsParamsUpdater(Cell):
class
AdaClippingWithGaussianRandom
(
Cell
):
"""
Adaptive clipping. If `decay_policy` is 'Linear', the update formula is
$ norm_bound = norm_bound - learning_rate*(beta-target_unclipped_quantile)$
.
`decay_policy` is 'Geometric', the update formula is
$ norm_bound = norm_bound*exp(-learning_rate*(empirical_fraction-target_unclipped_quantile))$
.
norm_bound = norm_bound - learning_rate*(beta - target_unclipped_quantile)
.
If `decay_policy` is 'Geometric', the update formula is norm_bound =
norm_bound*exp(-learning_rate*(empirical_fraction - target_unclipped_quantile))
.
where beta is the empirical fraction of samples with the value at most
`target_unclipped_quantile`.
...
...
@@ -355,7 +355,7 @@ class AdaClippingWithGaussianRandom(Cell):
learning_rate(float): Learning rate of update norm clip. Default: 0.001.
target_unclipped_quantile(float): Target quantile of norm clip. Default: 0.9.
fraction_stddev(float): The stddev of Gaussian normal which used in
empirical_fraction, the formula is
$empirical_fraction + N(0, fraction_stddev)$
.
empirical_fraction, the formula is
empirical_fraction + N(0, fraction_stddev)
.
Default: 0.01.
seed(int): Original random seed, if seed=0 random normal will use secure
random number. IF seed!=0 random normal will generate values using
...
...
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