Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Quantifying the Carbon Emissions of Differentially Private Machine Learning

論文の概要: Towards Quantifying the Carbon Emissions of Differentially Private Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06946v1
Date: Wed, 14 Jul 2021 19:25:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-17 04:07:01.045039
Title: Towards Quantifying the Carbon Emissions of Differentially Private Machine Learning
Title（参考訳）: 微分プライベート機械学習の二酸化炭素排出量の定量化に向けて
Authors: Rakshit Naidu, Harshita Diddee, Ajinkya Mulay, Aleti Vardhan, Krithika Ramesh, Ahmed Zamzam
Abstract要約: 本稿では, 差分プライバシーが学習アルゴリズムに与える影響を, 炭素フットプリントの観点から検討する。広範な実験を通じて、望ましいプライバシーレベルと二酸化炭素排出量の削減のバランスをとることのできるノイズレベルを選択するための更なるガイダンスが提供される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In recent years, machine learning techniques utilizing large-scale datasets have achieved remarkable performance. Differential privacy, by means of adding noise, provides strong privacy guarantees for such learning algorithms. The cost of differential privacy is often a reduced model accuracy and a lowered convergence speed. This paper investigates the impact of differential privacy on learning algorithms in terms of their carbon footprint due to either longer run-times or failed experiments. Through extensive experiments, further guidance is provided on choosing the noise levels which can strike a balance between desired privacy levels and reduced carbon emissions.
Abstract（参考訳）: 近年,大規模データセットを用いた機械学習技術が注目されている。ノイズを追加することによって、差分プライバシーは、そのような学習アルゴリズムに対して強力なプライバシー保証を提供する。差分プライバシーのコストはしばしばモデル精度の低下と収束速度の低下である。本稿では,学習アルゴリズムにおける差分プライバシの影響について,実行時間や試験失敗によるカーボンフットプリントの観点から検討する。広範な実験を通じて、望ましいプライバシーレベルと二酸化炭素排出量の削減のバランスをとることのできるノイズレベルを選択するための更なるガイダンスが提供される。

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