論文の概要: Learning from aggregated data with a maximum entropy model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02450v1
• Date: Wed, 5 Oct 2022 09:17:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 15:33:41.739126
• Title: Learning from aggregated data with a maximum entropy model
• Title（参考訳）: 最大エントロピーモデルを用いた集約データからの学習
• Authors: Alexandre Gilotte, Ahmed Ben Yahmed, David Rohde
• Abstract要約: 我々は,観測されていない特徴分布を最大エントロピー仮説で近似することにより,ロジスティック回帰と類似した新しいモデルが,集約データからのみ学習されることを示す。 我々は、この方法で学習したモデルが、完全な非凝集データでトレーニングされたロジスティックモデルに匹敵するパフォーマンスを達成することができるという、いくつかの公開データセットに関する実証的な証拠を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.63512438583375
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aggregating a dataset, then injecting some noise, is a simple and common way to release differentially private data.However, aggregated data -- even without noise -- is not an appropriate input for machine learning classifiers.In this work, we show how a new model, similar to a logistic regression, may be learned from aggregated data only by approximating the unobserved feature distribution with a maximum entropy hypothesis. The resulting model is a Markov Random Field (MRF), and we detail how to apply, modify and scale a MRF training algorithm to our setting. Finally we present empirical evidence on several public datasets that the model learned this way can achieve performances comparable to those of a logistic model trained with the full unaggregated data.
• Abstract（参考訳）: データセットを集約し、次にノイズを注入することは、微分プライベートなデータをリリースするための単純で一般的な方法である。しかしながら、集約されたデータは、ノイズなしでも、機械学習分類器の適切な入力ではない。この研究では、ロジスティック回帰に似た新しいモデルが、観測されていない特徴分布を最大エントロピー仮説で近似することによってのみ、集約されたデータからどのように学習されるかを示す。 得られたモデルはマルコフ確率場 (mrf) であり、我々はmrfトレーニングアルゴリズムを設定に適用し、修正し、スケールする方法を詳述する。 最後に、このモデルが学習したいくつかの公開データセットに実証的な証拠を示し、完全な非集約データでトレーニングされたロジスティックモデルに匹敵するパフォーマンスを実現する。

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