論文の概要: Regression with Label Differential Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06074v3
• Date: Wed, 4 Oct 2023 18:45:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 23:02:43.309125
• Title: Regression with Label Differential Privacy
• Title（参考訳）: ラベル差分プライバシーによる回帰
• Authors: Badih Ghazi, Pritish Kamath, Ravi Kumar, Ethan Leeman, Pasin Manurangsi, Avinash V Varadarajan, Chiyuan Zhang
• Abstract要約: 与えられた回帰損失関数の下で最適なラベルDPランダム化機構を導出する。 我々は、最適メカニズムが「ビンのランダム化応答」の形をとることを証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.21020761920322
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the task of training regression models with the guarantee of label differential privacy (DP). Based on a global prior distribution on label values, which could be obtained privately, we derive a label DP randomization mechanism that is optimal under a given regression loss function. We prove that the optimal mechanism takes the form of a "randomized response on bins", and propose an efficient algorithm for finding the optimal bin values. We carry out a thorough experimental evaluation on several datasets demonstrating the efficacy of our algorithm.
• Abstract（参考訳）: ラベル差分プライバシー(DP)を保証した回帰モデルの学習課題について検討する。 ラベル値のグローバルな事前分布に基づいて, 与えられた回帰損失関数の下で最適なラベルDPランダム化機構を導出する。 最適機構が「ビンのランダム化応答」の形をとることを証明し、最適なビン値を求めるための効率的なアルゴリズムを提案する。 アルゴリズムの有効性を示すいくつかのデータセットについて,徹底的な実験評価を行った。

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