論文の概要: Bootstrap The Original Latent: Learning a Private Model from a Black-box Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03709v4
• Date: Mon, 3 Apr 2023 03:25:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 21:12:41.204264
• Title: Bootstrap The Original Latent: Learning a Private Model from a Black-box Model
• Title（参考訳）: ブートストラップ the original latent: ブラックボックスモデルからプライベートモデルを学ぶ
• Authors: Shuai Wang, Daoan Zhang, Jianguo Zhang, Weiwei Zhang, and Rui Li
• Abstract要約: ユーザが自分のプライベートモデルをよりよく訓練するための、Back-Propagated Black-Box Adaptation (BPBA) という新しい設定を提案する。 また,ベース/ソースモデルを完全に活用するためのBootstrap The Original Latent(BTOL)という新たなトレーニング戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.38276017797851
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, considering the balance of data/model privacy of model owners and user needs, we propose a new setting called Back-Propagated Black-Box Adaptation (BPBA) for users to better train their private models via the guidance of the back-propagated results of a Black-box foundation/source model. Our setting can ease the usage of foundation/source models as well as prevent the leakage and misuse of foundation/source models. Moreover, we also propose a new training strategy called Bootstrap The Original Latent (BTOL) to fully utilize the foundation/source models. Our strategy consists of a domain adapter and a freeze-and-thaw strategy. We apply our BTOL under BPBA and Black-box UDA settings on three different datasets. Experiments show that our strategy is efficient and robust in various settings without manual augmentations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,モデル所有者とユーザニーズのデータ/モデルプライバシのバランスを考慮し,ブラックボックス基盤/ソースモデルのバックプロパゲーション結果のガイダンスを用いて,ユーザがプライベートモデルをより良いトレーニングを行うためのBack-Propagated Black-Box Adaptation (BPBA)を提案する。 私たちの設定は、ファンデーション/ソースモデルの使用を容易にし、ファンデーション/ソースモデルの漏洩や誤用を防ぎます。 さらに,基盤/ソースモデルを完全に活用するためのBootstrap The Original Latent(BTOL)という新たなトレーニング戦略を提案する。 当社の戦略はドメインアダプタとフリーズ・アンド・ザウ戦略で構成されています。 3つのデータセットに対してBPBAとBlack-box UDA設定でBTOLを適用します。 実験の結果,手作業による拡張を伴わずに,戦略が効率的かつ堅牢であることが確認された。

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