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diff --git a/background/conf.tex b/background/conf.tex index 8ad8379..4c22136 100644 --- a/background/conf.tex +++ b/background/conf.tex @@ -7,6 +7,7 @@ Dans le cadre d'attaques nous parlerons de \emph{modèle cible} pour désigner l \FloatBarrier \subsubsection{Risque sur les données d'entraînement} +\label{sec:background-ml-mia} L'attaque d'inférence d'appartenance (MIA) consiste à inférer si une donnée a servi à l'entraînement du modèle cible. Cette attaque utilise le fait que les modèles d'apprentissage automatique ont en général une moins bonne performance sur les données qui n'ont pas été utilisées à l'entraînement, c'est le sur-ajustement\footnote{\textit{Overfitting}}~\cite{hawkins2004problem,ying2019overview}. Ce problème peut survenir principalement quand le modèle cible est trop complexe par rapport à la tâche qui lui est demandée. diff --git a/background/eq.tex b/background/eq.tex index 5a1a794..b8e431f 100644 --- a/background/eq.tex +++ b/background/eq.tex @@ -84,6 +84,7 @@ Ainsi Hardt et al.~\cite{fairmetric2} proposent de modifier la parité démograp \end{definition} \subsubsection{Imposer l'équité comme contrainte d'optimisation} +\label{sec:background-eq-imp} Ces définitions peuvent être imposées au modèle de trois manières: \begin{enumerate} \item Prétraitement\footnote{\textit{Preprocessing}} : |