論文の概要: Efficient, Noise-Tolerant, and Private Learning via Boosting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.01100v1
• Date: Tue, 4 Feb 2020 03:16:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 02:32:54.488695
• Title: Efficient, Noise-Tolerant, and Private Learning via Boosting
• Title（参考訳）: boostingによる効率的、ノイズ耐性、プライベートラーニング
• Authors: Mark Bun, Marco Leandro Carmosino, Jessica Sorrell
• Abstract要約: 本研究では,大規模ハーフスペースのための耐雑音性とプライベートなPAC学習者を構築する方法について述べる。 この最初の境界は、プライバシからPAC学習者を取得するための一般的な方法論を示している。 2つ目の境界は、大きな有理半空間の微分プライベート学習において最もよく知られたサンプルの複雑さに適合する標準手法を使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.62988331732388
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a simple framework for designing private boosting algorithms. We give natural conditions under which these algorithms are differentially private, efficient, and noise-tolerant PAC learners. To demonstrate our framework, we use it to construct noise-tolerant and private PAC learners for large-margin halfspaces whose sample complexity does not depend on the dimension. We give two sample complexity bounds for our large-margin halfspace learner. One bound is based only on differential privacy, and uses this guarantee as an asset for ensuring generalization. This first bound illustrates a general methodology for obtaining PAC learners from privacy, which may be of independent interest. The second bound uses standard techniques from the theory of large-margin classification (the fat-shattering dimension) to match the best known sample complexity for differentially private learning of large-margin halfspaces, while additionally tolerating random label noise.
• Abstract（参考訳）: プライベートブースティングアルゴリズムを設計するためのシンプルなフレームワークを導入する。 我々はこれらのアルゴリズムが差分プライベートで、効率的で、耐雑音性のあるPAC学習者である自然条件を与える。 この枠組みを実証するために,標本複雑性が次元に依存しない大規模半空間に対して,雑音耐性およびプライベートpac学習器を構築する。 大数学のハーフスペース学習者に2つのサンプル複雑性境界を与えます。 1つの境界は差分プライバシーのみに基づいており、この保証を一般化を保証するための資産として利用する。 この最初の境界は、独立した関心を持つかもしれないプライバシーからpac学習者を得る一般的な方法を示している。 第2境界は、大マルジン分類理論(脂肪散乱次元)の標準手法を用いて、大マルジンハーフスペースの微分プライベート学習において最もよく知られたサンプルの複雑さと一致し、さらにランダムラベルノイズを許容する。

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