差分プライバシを満たすニューラルネットワークモデ ル構築手法の提案
どんなもの？
差分プライバシを満たすニューラルネットによる学習方法について
1. 学習前に匿名化
2. 学習中に匿名化
3. 学習後に匿名化
の３つについて言及している。実際に評価を取っているのは１の学習前に匿名化のみ。結局先行研究と何も変わらない
先行研究と比べてどこがすごい？
学習中、後の匿名化について言及したこと
技術や手法のキモはどこ？
特にない
どうやって有効だと検証した？
匿名化したデータに対してニューラルネットで学習した。匿名度が小さい（差分プライバシのεが大きい）ほど良い学習ができることを確認した
議論はある？
２と３の手法については未調査
次に読むべき論文は？
ここはからはわからない