論文の概要: "Private Prediction Strikes Back!'' Private Kernelized Nearest Neighbors with Individual Renyi Filter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07381v1
• Date: Mon, 12 Jun 2023 19:14:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 15:56:53.792950
• Title: "Private Prediction Strikes Back!'' Private Kernelized Nearest Neighbors with Individual Renyi Filter
• Title（参考訳）: 個別のrenyiフィルタを用いた「個人予測が反撃!」
• Authors: Yuqing Zhu, Xuandong Zhao, Chuan Guo, Yu-Xiang Wang
• Abstract要約: Ind-KNN(Personalized Nearest Neighbor)というアルゴリズムを提案する。 Ind-KNNはデータセットの変更に対して容易に更新可能であり、個々のユーザレベルでR'enyiを正確に制御できる。 以上の結果から,Ind-KNNは4つの視覚および言語タスクにおいて,既存のプライベート予測手法よりも,幅広い$epsilon$の精度を一貫して向上させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.970442970375153
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Most existing approaches of differentially private (DP) machine learning focus on private training. Despite its many advantages, private training lacks the flexibility in adapting to incremental changes to the training dataset such as deletion requests from exercising GDPR's right to be forgotten. We revisit a long-forgotten alternative, known as private prediction, and propose a new algorithm named Individual Kernelized Nearest Neighbor (Ind-KNN). Ind-KNN is easily updatable over dataset changes and it allows precise control of the R\'{e}nyi DP at an individual user level -- a user's privacy loss is measured by the exact amount of her contribution to predictions; and a user is removed if her prescribed privacy budget runs out. Our results show that Ind-KNN consistently improves the accuracy over existing private prediction methods for a wide range of $\epsilon$ on four vision and language tasks. We also illustrate several cases under which Ind-KNN is preferable over private training with NoisySGD.
• Abstract（参考訳）: 微分プライベート(DP)機械学習の既存のアプローチは、プライベートトレーニングに重点を置いている。 その多くの利点にもかかわらず、プライベートトレーニングは、GDPRの忘れられる権利を行使する削除要求のようなトレーニングデータセットへの漸進的な変更に適応する柔軟性に欠ける。 我々は,プライベート予測 (private prediction) と呼ばれる長大な代替案を再検討し, 個別カーネル化近接近傍 (ind-knn) と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。 Ind-KNNはデータセットの変更に対して容易に更新可能であり、個々のユーザレベルでR\'{e}nyi DPの正確なコントロールを可能にする。 以上の結果から,Ind-KNNは4つの視覚および言語タスクにおいて,既存のプライベート予測手法よりも常に精度を向上することを示す。 Ind-KNNがNoisySGDのプライベートトレーニングよりも望ましい事例もいくつか紹介する。

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