論文の概要: Arbitrary Decisions are a Hidden Cost of Differentially-Private Training
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14517v1
- Date: Tue, 28 Feb 2023 12:13:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-01 16:44:02.405349
- Title: Arbitrary Decisions are a Hidden Cost of Differentially-Private Training
- Title（参考訳）: 差別化訓練の隠れ費用としての任意決定
- Authors: Bogdan Kulynych, Hsiang Hsu, Carmela Troncoso, Flavio P. Calmon
- Abstract要約: プライバシ保存機械学習で使用されるメカニズムは、モデルトレーニング中に差分プライバシー(DP)を保証することを目的としていることが多い。
モデルパラメータをプライバシに敏感なデータに適合させる際にランダム化を利用する。
与えられた入力の例として、等プライベートなモデルによって予測される出力は、トレーニングで使用されるランダム性に依存する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.560688419767116
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mechanisms used in privacy-preserving machine learning often aim to guarantee
differential privacy (DP) during model training. Practical DP-ensuring training
methods use randomization when fitting model parameters to privacy-sensitive
data (e.g., adding Gaussian noise to clipped gradients). We demonstrate that
such randomization incurs predictive multiplicity: for a given input example,
the output predicted by equally-private models depends on the randomness used
in training. Thus, for a given input, the predicted output can vary drastically
if a model is re-trained, even if the same training dataset is used. The
predictive-multiplicity cost of DP training has not been studied, and is
currently neither audited for nor communicated to model designers and
stakeholders. We derive a bound on the number of re-trainings required to
estimate predictive multiplicity reliably. We analyze -- both theoretically and
through extensive experiments -- the predictive-multiplicity cost of three
DP-ensuring algorithms: output perturbation, objective perturbation, and
DP-SGD. We demonstrate that the degree of predictive multiplicity rises as the
level of privacy increases, and is unevenly distributed across individuals and
demographic groups in the data. Because randomness used to ensure DP during
training explains predictions for some examples, our results highlight a
fundamental challenge to the justifiability of decisions supported by
differentially-private models in high-stakes settings. We conclude that
practitioners should audit the predictive multiplicity of their DP-ensuring
algorithms before deploying them in applications of individual-level
consequence.
- Abstract（参考訳）: プライバシ保存機械学習で使用されるメカニズムは、モデルトレーニング中に差分プライバシー(DP)を保証することを目的としていることが多い。
実用的なdp補償トレーニング方法は、モデルパラメータをプライバシーに敏感なデータに適合させる(例えば、クリップされた勾配にガウスノイズを追加する)際にランダム化を使用する。
このようなランダム化は、与えられた入力例に対して、等プライベートモデルによって予測される出力は、トレーニングで使用されるランダム性に依存する。
したがって、与えられた入力に対して、モデルが再トレーニングされた場合、同じトレーニングデータセットを使用した場合であっても、予測出力は劇的に変化する。
DPトレーニングの予測多重コストは研究されておらず、現在、モデルデザイナやステークホルダーに監査も伝達もしていない。
予測多重度を確実に推定するために必要な再学習の回数に制限を課す。
我々は,DP-SGD の出力摂動,客観摂動,DP-SGD の予測乗算コストを理論的および広範囲な実験により解析する。
プライバシのレベルが向上するにつれて,予測多重度が増加し,データ内の個人や人口集団に不均一に分散することを示す。
学習中にDPを確実にするために使用されるランダム性は、いくつかの例で予測を説明できるため、我々の結果は、高い評価条件下での差分プライベートモデルによって支持される決定の正当性に対する根本的な課題を浮き彫りにする。
我々は,個人レベルのアプリケーションに適用する前に,dp補償アルゴリズムの予測多重性を監査するべきであると結論づけた。
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