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摘要分散模型（DMS）的最新发展使得能够产生惊人的高质量合成样品。最近的工作表明，差异模型产生的合成样本已在公共数据上进行了预培训，并在私人数据上完全构成了差异性隐私，可以培训下游的分类器，同时实现良好的隐私公用事业 - 公用事业贸易。然而，就记忆使用和计算而言，具有DP-SGD的如此大的分解模型完全需要资源。在这项工作中，我们使用具有不同隐私性的低维适应性（LODA）进行了划分模型的参数 - 有效的微调（PEFT）。我们使用MNIST和CIFAR-10数据集评估了所提出的方法，并证明这种有效的功能还可以为训练下游分类器培训有用的合成样品，并保证了隐私保护数据。我们的源代码将在GitHub上提供。
有效地对扩散模型的私人微调
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