論文の概要: Private Synthetic Data for Multitask Learning and Marginal Queries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07400v1
• Date: Thu, 15 Sep 2022 16:00:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-16 13:16:56.579268
• Title: Private Synthetic Data for Multitask Learning and Marginal Queries
• Title（参考訳）: マルチタスク学習とマージンクエリのためのプライベート合成データ
• Authors: Giuseppe Vietri, Cedric Archambeau, Sergul Aydore, William Brown, Michael Kearns, Aaron Roth, Ankit Siva, Shuai Tang, Zhiwei Steven Wu
• Abstract要約: 我々のアルゴリズムにおける重要な革新は、数値的特徴を直接扱う能力である。 バイナリ化の必要性を排除することで、大量の統計的クエリを保持する合成データを生成することができる。 我々の手法は最も優れた手法よりも2～5倍高速に動作します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.123686707904543
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We provide a differentially private algorithm for producing synthetic data simultaneously useful for multiple tasks: marginal queries and multitask machine learning (ML). A key innovation in our algorithm is the ability to directly handle numerical features, in contrast to a number of related prior approaches which require numerical features to be first converted into {high cardinality} categorical features via {a binning strategy}. Higher binning granularity is required for better accuracy, but this negatively impacts scalability. Eliminating the need for binning allows us to produce synthetic data preserving large numbers of statistical queries such as marginals on numerical features, and class conditional linear threshold queries. Preserving the latter means that the fraction of points of each class label above a particular half-space is roughly the same in both the real and synthetic data. This is the property that is needed to train a linear classifier in a multitask setting. Our algorithm also allows us to produce high quality synthetic data for mixed marginal queries, that combine both categorical and numerical features. Our method consistently runs 2-5x faster than the best comparable techniques, and provides significant accuracy improvements in both marginal queries and linear prediction tasks for mixed-type datasets.
• Abstract（参考訳）: マージンクェリとマルチタスク機械学習(ml)という、複数のタスクに同時に有用な合成データを生成するための差分プライベートアルゴリズムを提供する。 我々のアルゴリズムにおける重要な革新は、数値的特徴を {a binning strategy} を通じて {high cardinality} のカテゴリ的特徴に変換するために、いくつかの関連する先行的アプローチと対照的に、数値的特徴を直接扱う能力である。 高いバイナリの粒度がより正確さに要求されるが、これはスケーラビリティに悪影響を及ぼす。 バイナリ化の必要性を解消することで,数値的な特徴の辺りやクラス条件の線形しきい値クエリなど,多数の統計的クエリを保持する合成データを生成することができる。 後者を保存することは、ある半空間上の各クラスラベルの点の分数は、実データと合成データの両方でほぼ同じであることを意味する。 これは、マルチタスク設定で線形分類器を訓練するために必要な特性である。 また,提案アルゴリズムにより,分類的特徴と数値的特徴を組み合わせ,高品質な合成データを生成することができる。 提案手法は,最良手法よりも2～5倍高速に動作し,混合型データセットに対する限界クエリおよび線形予測タスクの精度向上を実現している。

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