論文の概要: Pre-trained Perceptual Features Improve Differentially Private Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12900v3
• Date: Fri, 21 Apr 2023 09:48:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-24 18:28:21.258923
• Title: Pre-trained Perceptual Features Improve Differentially Private Image Generation
• Title（参考訳）: 事前学習された知覚機能は差分プライベート画像生成を改善する
• Authors: Fredrik Harder and Milad Jalali Asadabadi and Danica J. Sutherland and Mijung Park
• Abstract要約: 差分降下勾配(DP-SGD)を用いた中等度生成モデルの訓練も困難である。 私たちは、情報のある公開データセット上に適切な、関連する表現を構築し、その表現でプライベートデータをモデル化することを学びます。 私たちの研究は、プライベートと非プライベートの深層生成モデルの間のギャップを減らすための、シンプルで強力な基盤を導入しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.659595986100738
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training even moderately-sized generative models with differentially-private stochastic gradient descent (DP-SGD) is difficult: the required level of noise for reasonable levels of privacy is simply too large. We advocate instead building off a good, relevant representation on an informative public dataset, then learning to model the private data with that representation. In particular, we minimize the maximum mean discrepancy (MMD) between private target data and a generator's distribution, using a kernel based on perceptual features learned from a public dataset. With the MMD, we can simply privatize the data-dependent term once and for all, rather than introducing noise at each step of optimization as in DP-SGD. Our algorithm allows us to generate CIFAR10-level images with $\epsilon \approx 2$ which capture distinctive features in the distribution, far surpassing the current state of the art, which mostly focuses on datasets such as MNIST and FashionMNIST at a large $\epsilon \approx 10$. Our work introduces simple yet powerful foundations for reducing the gap between private and non-private deep generative models. Our code is available at \url{https://github.com/ParkLabML/DP-MEPF}.
• Abstract（参考訳）: 偏極性確率勾配勾配勾配(DP-SGD)を持つ中等度サイズの生成モデルの訓練は困難であり、適切なプライバシーレベルに必要なノイズレベルは、単に大きすぎる。 代わりに、情報のある公開データセットに適切な、関連する表現を構築し、その表現でプライベートデータをモデル化することを学びます。 特に、公開データセットから学習した知覚的特徴に基づくカーネルを用いて、プライベートなターゲットデータとジェネレータの分散との間の最大平均不一致(mmd)を最小限に抑える。 mmdでは、dp-sgdのように最適化の各ステップにノイズを導入するのではなく、データ依存の用語を何度でも民営化することができる。 当社のアルゴリズムでは,MNISTやFashionMNISTなどのデータセットを大容量の$\epsilon \approx 10$で対象とする,分散における特徴を捉えたCIFAR10レベルのイメージを$\epsilon \approx 2$で生成することができる。 我々の研究は、プライベートと非プライベートの深層生成モデルの間のギャップを減らすためのシンプルで強力な基盤を導入しました。 私たちのコードは \url{https://github.com/ParkLabML/DP-MEPF} で利用可能です。

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