Fugu-MT 論文翻訳(概要): DP-Fast MH: Private, Fast, and Accurate Metropolis-Hastings for Large-Scale Bayesian Inference

論文の概要: DP-Fast MH: Private, Fast, and Accurate Metropolis-Hastings for Large-Scale Bayesian Inference

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06171v3
Date: Sat, 10 Jun 2023 20:09:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-13 11:35:27.533842
Title: DP-Fast MH: Private, Fast, and Accurate Metropolis-Hastings for Large-Scale Bayesian Inference
Title（参考訳）: DP-Fast MH:大規模ベイズ推定のためのプライベート,高速,高精度メトロポリスハスティング
Authors: Wanrong Zhang, Ruqi Zhang
Abstract要約: 差分プライバシー下での大規模ベイズ推定のためのメトロポリス・ハスティングス(MH)アルゴリズムについて検討する。私たちは、プライバシ、スケーラビリティ、効率性の3つのトレードオフを初めて明らかにしました。我々は,様々な実験において,アルゴリズムの有効性と効率を実証的に実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.1124449981917
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Bayesian inference provides a principled framework for learning from complex data and reasoning under uncertainty. It has been widely applied in machine learning tasks such as medical diagnosis, drug design, and policymaking. In these common applications, data can be highly sensitive. Differential privacy (DP) offers data analysis tools with powerful worst-case privacy guarantees and has been developed as the leading approach in privacy-preserving data analysis. In this paper, we study Metropolis-Hastings (MH), one of the most fundamental MCMC methods, for large-scale Bayesian inference under differential privacy. While most existing private MCMC algorithms sacrifice accuracy and efficiency to obtain privacy, we provide the first exact and fast DP MH algorithm, using only a minibatch of data in most iterations. We further reveal, for the first time, a three-way trade-off among privacy, scalability (i.e. the batch size), and efficiency (i.e. the convergence rate), theoretically characterizing how privacy affects the utility and computational cost in Bayesian inference. We empirically demonstrate the effectiveness and efficiency of our algorithm in various experiments.
Abstract（参考訳）: ベイズ推論は、複雑なデータから学習し、不確実性の下で推論するための原則付きフレームワークを提供する。医学的診断、薬物設計、政策立案といった機械学習のタスクに広く応用されている。これらの一般的なアプリケーションでは、データは極めて敏感である。 differential privacy (dp)は、強力な最悪ケースのプライバシー保証を備えたデータ分析ツールを提供し、プライバシ保存データ解析における主要なアプローチとして開発されている。本稿では,最も基本的なMCMC手法の一つであるMetropolis-Hastings(MH)について,差分プライバシー下での大規模ベイズ推定について検討する。既存のプライベートmcmcアルゴリズムの多くは、プライバシを得るために精度と効率を犠牲にしているが、ほとんどのイテレーションでデータのミニバッチのみを使用して、初めて正確かつ高速なdp mhアルゴリズムを提供する。さらに,プライバシ,スケーラビリティ(バッチサイズ),効率性(収束率)の3方向トレードオフを初めて明らかにし,ベイズ推論におけるプライバシが実用性や計算コストに与える影響を理論的に特徴付ける。我々は,様々な実験において,アルゴリズムの有効性と効率を実証する。

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