論文の概要: Decentralized Entropic Optimal Transport for Privacy-preserving Distributed Distribution Comparison

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12065v1
• Date: Sat, 28 Jan 2023 02:47:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 19:12:55.424853
• Title: Decentralized Entropic Optimal Transport for Privacy-preserving Distributed Distribution Comparison
• Title（参考訳）: プライバシー保護分散比較のための分散エントロピー最適輸送
• Authors: Xiangfeng Wang and Hongteng Xu and Moyi Yang
• Abstract要約: プライバシを保存する分散分散比較は、分散システム内のさまざまなエージェントに分散した分散間の距離を測定する。 本稿では,プライバシー保護と通信効率を両立させる分散エントロピー最適化トランスポート(EOT)手法を提案する。 合成データと実世界の分散ドメイン適応タスクの実験により,本手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.778440770184364
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Privacy-preserving distributed distribution comparison measures the distance between the distributions whose data are scattered across different agents in a distributed system and cannot be shared among the agents. In this study, we propose a novel decentralized entropic optimal transport (EOT) method, which provides a privacy-preserving and communication-efficient solution to this problem with theoretical guarantees. In particular, we design a mini-batch randomized block-coordinate descent (MRBCD) scheme to optimize the decentralized EOT distance in its dual form. The dual variables are scattered across different agents and updated locally and iteratively with limited communications among partial agents. The kernel matrix involved in the gradients of the dual variables is estimated by a distributed kernel approximation method, and each agent only needs to approximate and store a sub-kernel matrix by one-shot communication and without sharing raw data. We analyze our method's communication complexity and provide a theoretical bound for the approximation error caused by the convergence error, the approximated kernel, and the mismatch between the storage and communication protocols. Experiments on synthetic data and real-world distributed domain adaptation tasks demonstrate the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: プライバシ保護分散比較(privacy-preserving distributed distribution comparison)は、データが分散システム内の異なるエージェントに分散され、エージェント間で共有できないディストリビューション間の距離を測定する。 本研究では,プライバシ保護と通信効率の両立を理論的に保証した,新しい分散エントロピー最適輸送法(eot)を提案する。 特に,最小バッチランダム化ブロック座標降下法(MRBCD)を設計し,分散EOT距離を2倍に最適化する。 二重変数は異なるエージェントに分散し、部分エージェント間の限られた通信でローカルかつ反復的に更新される。 双対変数の勾配に関与するカーネル行列を分散カーネル近似法により推定し、各エージェントは一発の通信でサブカーネル行列を近似して保存するだけで、生データを共有できる。 本稿では,本手法の通信複雑性を解析し,収束誤差,近似カーネル,ストレージと通信プロトコル間のミスマッチに起因する近似誤差の理論的バウンダリを提供する。 合成データと実世界の分散ドメイン適応タスクの実験により,本手法の有効性が示された。

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