如何从梯度中得到源数据（即泄漏）
《Deep Leakage from Gradients》
Authors：Ligeng Zhu Zhijian Liu Song Han
Neural Information Processing Systems (NIPS) 2019
Papers published at the Neural Information Processing Systems Conference.
被引用 73次
麻省理工研究证明了：共享梯度将泄漏私人训练数据
核心思想：再构建一个神经网络来学习源数据，正常网络利用梯度更新权重参数，而他利用梯度来学习更新源数据和标签。
随着批量大，要学源数据会更难：
学习恢复出的效果：
开源代码，我跑的结果：