論文の概要: On the Equivalence between Online and Private Learnability beyond Binary Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.01980v3
• Date: Sat, 9 Oct 2021 03:24:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 00:12:55.723468
• Title: On the Equivalence between Online and Private Learnability beyond Binary Classification
• Title（参考訳）: 二分分類を超えたオンライン学習能力とプライベート学習能力の等価性について
• Authors: Young Hun Jung, Baekjin Kim, Ambuj Tewari
• Abstract要約: プライベートな学習性は、両方の設定においてオンライン学習性を意味することを示す。 オンライン学習が多クラス分類において個人的学習可能性を示す一方で、現在の証明手法は回帰設定において重大なハードルに直面していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.400891660337777
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Alon et al. [2019] and Bun et al. [2020] recently showed that online learnability and private PAC learnability are equivalent in binary classification. We investigate whether this equivalence extends to multi-class classification and regression. First, we show that private learnability implies online learnability in both settings. Our extension involves studying a novel variant of the Littlestone dimension that depends on a tolerance parameter and on an appropriate generalization of the concept of threshold functions beyond binary classification. Second, we show that while online learnability continues to imply private learnability in multi-class classification, current proof techniques encounter significant hurdles in the regression setting. While the equivalence for regression remains open, we provide non-trivial sufficient conditions for an online learnable class to also be privately learnable.
• Abstract（参考訳）: アロンなど。 [2019]とBun et al。 [2020] は近年,オンライン学習性とプライベートPAC学習性がバイナリ分類において等価であることを示した。 この同値性は多クラス分類や回帰にまで及んでいるか検討する。 まず,2つの設定でオンライン学習可能性を示す。 我々の拡張は、許容パラメータと二項分類を超えた閾値関数の概念の適切な一般化に依存する新しいリトルストーン次元の変種を研究することを含む。 第2に,オンライン学習性は多クラス分類において個人的学習可能性を示し続けているが,現在の証明手法は回帰設定において重大なハードルに直面している。 回帰の等価性は依然としてオープンだが、オンライン学習可能なクラスがプライベートに学習できるような、非自明な条件を提供する。

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