論文の概要: Distributed DP-Helmet: Scalable Differentially Private Non-interactive Averaging of Single Layers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02003v2
- Date: Tue, 14 May 2024 15:10:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-15 20:19:44.760522
- Title: Distributed DP-Helmet: Scalable Differentially Private Non-interactive Averaging of Single Layers
- Title（参考訳）: 分散DP-Helmet: 単一層におけるスケーラブルな微分プライベート非アクティブ平均化
- Authors: Moritz Kirschte, Sebastian Meiser, Saman Ardalan, Esfandiar Mohammadi,
- Abstract要約: 本研究では,分散DP-Helmetというフレームワークを用いて,差分プライベートな非対話型分散学習アルゴリズムを提案する。
我々は,SVMとSoftmax層(Softmax-SLP)のブラインド平均化が,強力なユーティリティプライバシトレードオフをもたらすことを示す実験的な証拠を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1111555270277715
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work, we propose two differentially private, non-interactive, distributed learning algorithms in a framework called Distributed DP-Helmet. Our framework is based on what we coin blind averaging: each user locally learns and noises a model and all users then jointly compute the mean of their models via a secure summation protocol. We provide experimental evidence that blind averaging for SVMs and single Softmax-layer (Softmax-SLP) can have a strong utility-privacy tradeoff: we reach an accuracy of 86% on CIFAR-10 for $\varepsilon$ = 0.4 and 1,000 users, of 44% on CIFAR-100 for $\varepsilon$ = 1.2 and 100 users, and of 39% on federated EMNIST for $\varepsilon$ = 0.4 and 3,400 users, all after a SimCLR-based pretraining. As an ablation, we study the resilience of our approach to a strongly non-IID setting. On the theoretical side, we show that blind averaging preserves differential privacy if the objective function is smooth, Lipschitz, and strongly convex like SVMs. We show that these properties also hold for Softmax-SLP which is often used for last-layer fine-tuning such that for a fixed model size the privacy bound $\varepsilon$ of Softmax-SLP no longer depends on the number of classes. This marks a significant advantage in utility and privacy of Softmax-SLP over SVMs. Furthermore, in the limit blind averaging of hinge-loss SVMs convergences to a centralized learned SVM. The latter result is based on the representer theorem and can be seen as a blueprint for finding convergence for other empirical risk minimizers (ERM) like Softmax-SLP.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,分散DP-Helmetというフレームワークを用いて,差分プライベートな非対話型分散学習アルゴリズムを提案する。
それぞれのユーザがローカルに学習し、モデルにノイズを発生させ、すべてのユーザがセキュアな要約プロトコルを通じてモデルの平均を共同で計算します。
我々は、SVMとSoftmax-Layer(Softmax-SLP)のブラインド平均化が、CIFAR-10で$0.4と1,000のユーザに対して86%、CIFAR-100で$1.2と100のユーザに対して44%、および$\varepsilonで$0.4と3400のユーザに対してフェデレートEMNISTで$39%、SimCLRベースの事前トレーニング後に、強力なユーティリティプライバシトレードオフを持つことができる、という実験的な証拠を提供する。
アブレーションとして、強い非IIDセッティングに対する我々のアプローチのレジリエンスについて研究する。
理論的には、視覚的平均化は、目的関数が滑らかでSVMのような強い凸である場合、差分プライバシーを保っていることを示す。
固定モデルサイズの場合、プライバシ境界$\varepsilon$ of Softmax-SLPはクラス数に依存しない。
これは、SVMに対するSoftmax-SLPのユーティリティとプライバシにおいて、大きな利点となる。
さらに、ヒンジロスSVMのブラインド平均化は、集中学習されたSVMに収束する。
後者の結果は代表者定理に基づいており、Softmax-SLPのような他の経験的リスク最小化器(ERM)の収束を見つけるための青写真と見なすことができる。
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