論文の概要: Federated Linear Contextual Bandits with User-level Differential Privacy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05275v2
- Date: Fri, 9 Jun 2023 11:32:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-12 10:10:42.991571
- Title: Federated Linear Contextual Bandits with User-level Differential Privacy
- Title（参考訳）: ユーザレベルのディファレンシャルプライバシを持つフェデレーション線形コンテキストバンディット
- Authors: Ruiquan Huang, Huanyu Zhang, Luca Melis, Milan Shen, Meisam Hajzinia,
Jing Yang
- Abstract要約: 本稿では,ユーザレベル差分プライバシ(DP)の概念に基づく連立線形文脈帯域について検討する。
まず,DP の様々な定義を逐次決定設定で適用可能な統合された帯域幅フレームワークを提案する。
次に, ユーザレベルの集中型DP (CDP) とローカルDP (LDP) をフェデレート・バンディット・フレームワークに正式に導入し, 学習後悔と対応するDP保証との根本的なトレードオフについて検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.396384861175799
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper studies federated linear contextual bandits under the notion of
user-level differential privacy (DP). We first introduce a unified federated
bandits framework that can accommodate various definitions of DP in the
sequential decision-making setting. We then formally introduce user-level
central DP (CDP) and local DP (LDP) in the federated bandits framework, and
investigate the fundamental trade-offs between the learning regrets and the
corresponding DP guarantees in a federated linear contextual bandits model. For
CDP, we propose a federated algorithm termed as $\texttt{ROBIN}$ and show that
it is near-optimal in terms of the number of clients $M$ and the privacy budget
$\varepsilon$ by deriving nearly-matching upper and lower regret bounds when
user-level DP is satisfied. For LDP, we obtain several lower bounds, indicating
that learning under user-level $(\varepsilon,\delta)$-LDP must suffer a regret
blow-up factor at least $\min\{1/\varepsilon,M\}$ or
$\min\{1/\sqrt{\varepsilon},\sqrt{M}\}$ under different conditions.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ユーザレベルのディファレンシャルプライバシ(dp)という概念に基づく,連帯線形コンテキストバンディットについて検討する。
まず,DP の様々な定義を逐次決定設定で適用可能な統合された帯域幅フレームワークを提案する。
次に,federated banditsフレームワークにおいて,ユーザレベル中心dp (cdp) とローカルdp (ldp) を正式に導入し,federated linear context banditsモデルにおいて,学習後悔と対応するdp保証との間の根本的なトレードオフを検討する。
CDPでは、$\texttt{ROBIN}$と呼ばれるフェデレーションアルゴリズムを提案し、ユーザレベルのDPが満たされた場合、上と下と下をほぼ一致させることで、クライアント数$M$とプライバシ予算$\varepsilon$がほぼ最適であることを示す。
LDP の場合、ユーザレベルの $(\varepsilon,\delta)$-LDP の下での学習は、少なくとも $\min\{1/\varepsilon,M\}$ または $\min\{1/\sqrt{\varepsilon},\sqrt{M}\}$ において、異なる条件下で、後悔の吹き上げ要因を負わなければならないことを示す。
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