Fugu-MT 論文翻訳(概要): Differentially Private Linear Regression over Fully Decentralized Datasets

論文の概要: Differentially Private Linear Regression over Fully Decentralized Datasets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07425v1
Date: Thu, 16 Apr 2020 02:48:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-12 22:12:08.201212
Title: Differentially Private Linear Regression over Fully Decentralized Datasets
Title（参考訳）: 完全分散データセット上の微分プライベート線形回帰
Authors: Yang Liu, Xiong Zhang, Shuqi Qin, and Xiaoping Lei
Abstract要約: 本稿では,線形回帰学習を分散的に行うための微分プライベートアルゴリズムを提案する。プライバシーの予算は理論的に導出され、解の誤差は$O(t)$ for $O(exp(t1-e))$によって制限される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.413975779282551
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper presents a differentially private algorithm for linear regression learning in a decentralized fashion. Under this algorithm, privacy budget is theoretically derived, in addition to that the solution error is shown to be bounded by $O(t)$ for $O(1/t)$ descent step size and $O(\exp(t^{1-e}))$ for $O(t^{-e})$ descent step size.
Abstract（参考訳）: 本稿では,線形回帰学習を分散的に行うための微分プライベートアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムでは、プライバシーの予算は理論的に導出され、解の誤差は$O(t)$$$O(1/t)$降下ステップサイズと$O(\exp(t^{1-e})$$$$$O(t^{-e})$降下ステップサイズによって制限される。

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