Preventing overfitting in deep learning using differential privacy

Esta pesquisa explora uma abordagem baseada em privacidade diferencial para melhorar a generalização e prevenir o overfitting em Redes Neurais Profundas. O overfitting, que leva os modelos a aprender o ruído e performar mal em dados não vistos, é um desafio crescente em sistemas de IA modernos.