論文の概要: On the Efficacy of Differentially Private Few-shot Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01190v2
• Date: Fri, 26 May 2023 08:43:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 20:51:17.370185
• Title: On the Efficacy of Differentially Private Few-shot Image Classification
• Title（参考訳）: 差動小数点画像分類の有効性について
• Authors: Marlon Tobaben, Aliaksandra Shysheya, John Bronskill, Andrew Paverd, Shruti Tople, Santiago Zanella-Beguelin, Richard E Turner, Antti Honkela
• Abstract要約: 数発のDP画像分類モデルの精度と脆弱性がどう影響を受けるかを示す。 FLAIRベンチマークに挑戦する上での最先端のパフォーマンスを確立した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.14390824978374
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There has been significant recent progress in training differentially private (DP) models which achieve accuracy that approaches the best non-private models. These DP models are typically pretrained on large public datasets and then fine-tuned on private downstream datasets that are relatively large and similar in distribution to the pretraining data. However, in many applications including personalization and federated learning, it is crucial to perform well (i) in the few-shot setting, as obtaining large amounts of labeled data may be problematic; and (ii) on datasets from a wide variety of domains for use in various specialist settings. To understand under which conditions few-shot DP can be effective, we perform an exhaustive set of experiments that reveals how the accuracy and vulnerability to attack of few-shot DP image classification models are affected as the number of shots per class, privacy level, model architecture, downstream dataset, and subset of learnable parameters in the model vary. We show that to achieve DP accuracy on par with non-private models, the shots per class must be increased as the privacy level increases by as much as 20 - 35$\times$ at $\epsilon=1$. We also show that learning parameter-efficient FiLM adapters under DP is competitive with and often superior to learning just the final classifier layer or learning all of the network parameters. Finally, we evaluate DP federated learning systems and establish state-of-the-art performance on the challenging FLAIR benchmark.
• Abstract（参考訳）: 最良の非プライベートモデルにアプローチする精度を達成するための差分プライベート(DP)モデルのトレーニングが、近年著しく進歩している。 これらのdpモデルは通常、大きなパブリックデータセットで事前トレーニングされ、その後、比較的大きく、プリトレーニングデータと分布が似ているプライベートなダウンストリームデータセットで微調整される。 しかし、パーソナライゼーションや連合学習など多くのアプリケーションでは、うまく機能することが重要である。 (i) 少ないショット設定では、大量のラベル付きデータの取得が問題となる場合があり得る。 (ii)様々な専門分野のデータセットについて。 少数ショットdpが効果的である条件を理解するために,クラス毎のショット数,プライバシレベル,モデルアーキテクチャ,ダウンストリームデータセット,モデルの学習可能なパラメータのサブセットなどによって,少数ショットdpイメージ分類モデルの攻撃の正確性と脆弱性がどう影響するかを明らかにするため,徹底的な実験を行う。 非プライベートモデルと同等のdp精度を達成するためには,プライバシレベルが最大20～35$\times$で$\epsilon=1$となるため,クラス毎のショットを増加させる必要がある。 また、DP下での学習パラメータ効率のよいFiLMアダプタは、最終分類器層のみの学習やネットワークパラメータの学習よりも優れていることを示す。 最後に,dpフェデレート学習システムを評価し,難解なflairベンチマークで最先端のパフォーマンスを確立する。

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