論文の概要: Privacy Enhancement for Cloud-Based Few-Shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07864v1
• Date: Tue, 10 May 2022 18:48:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-22 11:18:40.346307
• Title: Privacy Enhancement for Cloud-Based Few-Shot Learning
• Title（参考訳）: クラウドベースのFew-Shot学習のためのプライバシ向上
• Authors: Archit Parnami, Muhammad Usama, Liyue Fan and Minwoo Lee
• Abstract要約: クラウドなど,信頼できない環境における数ショット学習のプライバシ向上について検討する。 本稿では,共同損失によるプライバシー保護表現を学習する手法を提案する。 実証的な結果は、プライバシが強化された数発の学習において、プライバシとパフォーマンスのトレードオフをどのように交渉できるかを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.1579007112499315
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Requiring less data for accurate models, few-shot learning has shown robustness and generality in many application domains. However, deploying few-shot models in untrusted environments may inflict privacy concerns, e.g., attacks or adversaries that may breach the privacy of user-supplied data. This paper studies the privacy enhancement for the few-shot learning in an untrusted environment, e.g., the cloud, by establishing a novel privacy-preserved embedding space that preserves the privacy of data and maintains the accuracy of the model. We examine the impact of various image privacy methods such as blurring, pixelization, Gaussian noise, and differentially private pixelization (DP-Pix) on few-shot image classification and propose a method that learns privacy-preserved representation through the joint loss. The empirical results show how privacy-performance trade-off can be negotiated for privacy-enhanced few-shot learning.
• Abstract（参考訳）: 正確なモデルに必要なデータが少ないことは、多くのアプリケーションドメインにおいて堅牢性と汎用性を示している。 しかし、信頼できない環境に少数のショットモデルを展開すると、例えば攻撃や敵がユーザーのプライバシを侵害するなどのプライバシー上の懸念が生じる可能性がある。 本稿では、データのプライバシーを保護し、モデルの正確性を維持する新しいプライバシー保護型埋め込み空間を確立することにより、信頼できない環境、例えばクラウドにおける数ショット学習のプライバシー向上について検討する。 画像のぼやけや画素化,ガウスノイズ,および差分プライベートな画素化(DP-Pix)といった様々な画像プライバシ手法が,少数の画像分類に与える影響について検討し,共同損失によるプライバシー保護表現の学習方法を提案する。 経験的な結果から、プライバシパフォーマンスのトレードオフが、プライバシを強調する少数の学習のためにどのように交渉されるかが分かる。

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