論文の概要: Generalizing DP-SGD with Shuffling and Batch Clipping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05796v3
- Date: Tue, 25 Jul 2023 16:57:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-26 21:32:26.185871
- Title: Generalizing DP-SGD with Shuffling and Batch Clipping
- Title（参考訳）: シャッフルとバッチクリッピングによるDP-SGDの一般化
- Authors: Marten van Dijk, Phuong Ha Nguyen, Toan N. Nguyen and Lam M. Nguyen
- Abstract要約: DP-SGDは、ランダムなサブサンプリングによる個別のクリッピングを実装し、ミニバッチSGDアプローチを強制する。
DP-SGDを超える一般微分プライベートアルゴリズムフレームワークを提供し、任意の一階和を許容する。
シャッフルを伴うバッチクリッピングに$sqrtg E$ DP依存性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.55827140532476
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Classical differential private DP-SGD implements individual clipping with
random subsampling, which forces a mini-batch SGD approach. We provide a
general differential private algorithmic framework that goes beyond DP-SGD and
allows any possible first order optimizers (e.g., classical SGD and momentum
based SGD approaches) in combination with batch clipping, which clips an
aggregate of computed gradients rather than summing clipped gradients (as is
done in individual clipping). The framework also admits sampling techniques
beyond random subsampling such as shuffling. Our DP analysis follows the $f$-DP
approach and introduces a new proof technique which allows us to derive simple
closed form expressions and to also analyse group privacy. In particular, for
$E$ epochs work and groups of size $g$, we show a $\sqrt{g E}$ DP dependency
for batch clipping with shuffling.
- Abstract（参考訳）: 古典的な差分DP-SGDは、ランダムサブサンプリングによる個々のクリッピングを実装し、ミニバッチSGDアプローチを強制する。
DP-SGDを超越した一般微分プライベートアルゴリズムフレームワークを提供し、バッチクリッピングと組み合わせて一階最適化(古典的なSGDや運動量に基づくSGDアプローチなど)を可能とし、クリッピングされた勾配を(個々のクリッピングで行うように)要約するのではなく、計算された勾配の集合をクリッピングする。
このフレームワークはまた、シャッフルのようなランダムなサブサンプリング以外のサンプリング技術も認めている。
我々のDP分析は、$f$-DPアプローチに従い、簡単なクローズドフォーム式を導出し、グループプライバシの分析を可能にする新しい証明手法を導入する。
特に、e$ epochs の作業とサイズ $g$ のグループに対して、シャッフル付きバッチクリッピング用の$\sqrt{g e}$ dp 依存性を示します。
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