Fugu-MT 論文翻訳(概要): PrivateSNN: Fully Privacy-Preserving Spiking Neural Networks

論文の概要: PrivateSNN: Fully Privacy-Preserving Spiking Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03414v1
Date: Wed, 7 Apr 2021 22:14:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-10 03:08:01.754508
Title: PrivateSNN: Fully Privacy-Preserving Spiking Neural Networks
Title（参考訳）: privatesnn: 完全にプライバシーを守るニューラルネットワーク
Authors: Youngeun Kim, Yeshwanth Venkatesha and Priyadarshini Panda
Abstract要約: PrivateSNNは、データセットに含まれる機密情報を漏洩することなく、トレーニング済みのANNモデルから低電力のスパイクニューラルネットワーク(SNN)を構築することを目指しています。 ANN-SNN変換プロセス中にネットワークが実際のトレーニングデータにアクセスする際に発生するデータ漏洩という2つのタイプのリーク問題に対処する。データ漏洩問題に対処するため、事前訓練されたANNから合成画像を生成し、生成された画像を用いてANNをSNNに変換する。我々は、暗号化された privatesnn は、大きな性能低下なしに実装できるだけでなく、かなりのエネルギーで実装できると観察する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.336941090564427
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: How can we bring both privacy and energy-efficiency to a neural system on edge devices? In this paper, we propose PrivateSNN, which aims to build low-power Spiking Neural Networks (SNNs) from a pre-trained ANN model without leaking sensitive information contained in a dataset. Here, we tackle two types of leakage problems: 1) Data leakage caused when the networks access real training data during an ANN-SNN conversion process. 2) Class leakage is the concept of leakage caused when class-related features can be reconstructed from network parameters. In order to address the data leakage issue, we generate synthetic images from the pre-trained ANNs and convert ANNs to SNNs using generated images. However, converted SNNs are still vulnerable with respect to the class leakage since the weight parameters have the same (or scaled) value with respect to ANN parameters. Therefore, we encrypt SNN weights by training SNNs with a temporal spike-based learning rule. Updating weight parameters with temporal data makes networks difficult to be interpreted in the spatial domain. We observe that the encrypted PrivateSNN can be implemented not only without the huge performance drop (less than ~5%) but also with significant energy-efficiency gain (about x60 compared to the standard ANN). We conduct extensive experiments on various datasets including CIFAR10, CIFAR100, and TinyImageNet, highlighting the importance of privacy-preserving SNN training.
Abstract（参考訳）: エッジデバイス上のニューラルネットワークに対して、プライバシとエネルギー効率の両立にはどうすればよいのか? 本稿では,データセットに含まれる機密情報を漏洩することなく,トレーニング済みのANNモデルから低消費電力スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を構築することを目的としたPrivateSNNを提案する。本稿では,1)ネットワークが実際のトレーニングデータにアクセスする際に生じるデータ漏洩について,an-snn変換プロセス中に検討する。 2) クラスリークとは,ネットワークパラメータからクラス関連機能を再構築する際のリークの概念である。データ漏洩問題に対処するため、事前訓練されたANNから合成画像を生成し、生成された画像を用いてANNをSNNに変換する。しかし、重みパラメータがANNパラメータと同じ(またはスケールした)値を持つため、変換されたSNNはクラスリークに関してまだ脆弱である。そこで,SNNの重み付けを時間的スパイクに基づく学習規則でトレーニングすることで暗号化する。時間的データによる重みパラメータの更新は、空間領域でのネットワークの解釈を困難にする。暗号化されたPrivateSNNは、性能低下(〜5%未満)を伴わずに実装できるだけでなく、エネルギー効率が向上する(標準のANNと比較してx60程度)。我々は、CIFAR10、CIFAR100、TinyImageNetなどの様々なデータセットで広範な実験を行い、プライバシー保護SNNトレーニングの重要性を強調した。

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