Preventing overfitting in deep learning using differential privacy

Esta investigación explora un enfoque basado en privacidad diferencial para mejorar la generalización y prevenir el sobreajuste en Redes Neuronales Profundas. El sobreajuste, donde los modelos aprenden el ruido y rinden mal en datos no vistos, es un desafío creciente en los sistemas de IA modernos.