この研究では、画像キャプショニングを通じた差分プライバシー表現学習が実行可能であることが示されています。具体的には、画像キャプショニングは各サンプルの損失と大規模なバッチトレーニングの両方をサポートする理想的な目標であり、これらはDP-SGDにおいて重要な要素です。Dedup-LAION-233Mデータセットに適用した際、訓練されたモデルはダウンストリームタスク向けの有用な画像表現を学び、強力なマルチモーダル能力を示しました。