Fugu-MT 論文翻訳(概要): Benchmarking Differentially Private Residual Networks for Medical Imagery

論文の概要: Benchmarking Differentially Private Residual Networks for Medical Imagery

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13099v5
Date: Sat, 5 Sep 2020 02:25:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-28 08:02:29.089029
Title: Benchmarking Differentially Private Residual Networks for Medical Imagery
Title（参考訳）: 医用画像のための差分プライベート残差ネットワークのベンチマーク
Authors: Sahib Singh, Harshvardhan Sikka, Sasikanth Kotti, Andrew Trask
Abstract要約: そこで我々は、ローカルDPとDP-SGDの2つの頑健な差分プライバシーメカニズムを比較した。我々は、これらの理論上のプライバシー保証が、現実の医療環境にあることを実際に証明する上で、いかに有用かを評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4469484645516837
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper we measure the effectiveness of $\epsilon$-Differential Privacy (DP) when applied to medical imaging. We compare two robust differential privacy mechanisms: Local-DP and DP-SGD and benchmark their performance when analyzing medical imagery records. We analyze the trade-off between the model's accuracy and the level of privacy it guarantees, and also take a closer look to evaluate how useful these theoretical privacy guarantees actually prove to be in the real world medical setting.
Abstract（参考訳）: 本稿では,医療画像に適用した場合,$\epsilon$-differential Privacy (DP) の有効性を評価する。我々は,ローカルdpとdp-sgdの2つのロバストなディファレンシャルプライバシメカニズムを比較し,医療画像記録の解析におけるパフォーマンスをベンチマークする。モデルの正確性と保証するプライバシのレベルとのトレードオフを分析し、これらの理論的なプライバシ保証が実際の医療環境において実際にどの程度有用であるかを評価する。

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