論文の概要: Distributed Sketching Methods for Privacy Preserving Regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.06538v2
- Date: Sat, 20 Jun 2020 00:36:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-31 18:24:58.716915
- Title: Distributed Sketching Methods for Privacy Preserving Regression
- Title（参考訳）: プライバシー保護レグレッションのための分散スケッチ手法
- Authors: Burak Bartan, Mert Pilanci
- Abstract要約: ランダム化されたスケッチを利用して、問題の次元を減らし、プライバシを保ち、非同期分散システムにおけるストラグラーレジリエンスを改善します。
従来のスケッチ手法に対する新しい近似保証を導出し、分散スケッチにおけるパラメータ平均化の精度を解析する。
大規模実験によるサーバレスコンピューティングプラットフォームにおける分散スケッチのパフォーマンスについて説明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.51566432934556
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work, we study distributed sketching methods for large scale
regression problems. We leverage multiple randomized sketches for reducing the
problem dimensions as well as preserving privacy and improving straggler
resilience in asynchronous distributed systems. We derive novel approximation
guarantees for classical sketching methods and analyze the accuracy of
parameter averaging for distributed sketches. We consider random matrices
including Gaussian, randomized Hadamard, uniform sampling and leverage score
sampling in the distributed setting. Moreover, we propose a hybrid approach
combining sampling and fast random projections for better computational
efficiency. We illustrate the performance of distributed sketches in a
serverless computing platform with large scale experiments.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模回帰問題に対する分散スケッチ手法について検討する。
我々は、複数のランダム化されたスケッチを活用し、問題の次元を減らし、プライバシを保ち、非同期分散システムにおけるストラグラーレジリエンスを改善します。
従来のスケッチ手法に対する新しい近似保証を導出し、分散スケッチにおけるパラメータ平均化の精度を解析する。
本稿では, ガウス, ランダム化アダマール, 均一サンプリング, 分散環境でのスコアサンプリングなど, ランダム行列について考察する。
さらに,サンプリングと高速なランダムプロジェクションを組み合わせたハイブリッド手法を提案し,計算効率を向上する。
大規模実験によるサーバレスコンピューティングプラットフォームにおける分散スケッチのパフォーマンスについて説明する。
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