論文の概要: Training generative models from privatized data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09547v2
- Date: Fri, 1 Mar 2024 01:54:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-04 14:30:45.642176
- Title: Training generative models from privatized data
- Title（参考訳）: 民営化データから生成モデルを訓練する
- Authors: Daria Reshetova, Wei-Ning Chen, Ayfer \"Ozg\"ur
- Abstract要約: ローカル差分プライバシーは、プライバシを保存するデータ収集の強力な方法である。
本研究では,GAN(Generative Adversarial Networks)を差分民営化データに基づいて学習するためのフレームワークを開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.584000954415476
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Local differential privacy is a powerful method for privacy-preserving data
collection. In this paper, we develop a framework for training Generative
Adversarial Networks (GANs) on differentially privatized data. We show that
entropic regularization of optimal transport - a popular regularization method
in the literature that has often been leveraged for its computational benefits
- enables the generator to learn the raw (unprivatized) data distribution even
though it only has access to privatized samples. We prove that at the same time
this leads to fast statistical convergence at the parametric rate. This shows
that entropic regularization of optimal transport uniquely enables the
mitigation of both the effects of privatization noise and the curse of
dimensionality in statistical convergence. We provide experimental evidence to
support the efficacy of our framework in practice.
- Abstract（参考訳）: ローカル差分プライバシーは、プライバシを保存するデータ収集の強力な方法である。
本稿では,差分民営化データに基づくGAN(Generative Adversarial Networks)の学習フレームワークを開発する。
最適輸送のエントロピー正則化 - 計算上の利点のためにしばしば活用されている文献における一般的な正則化手法 - は、民営化されたサンプルへのアクセスしか持たないにもかかわらず、ジェネレータが生のデータ分布を学習できることを示した。
同時に、これはパラメトリックレートでの高速な統計収束をもたらすことを証明している。
このことは、最適輸送のエントロピー正則化は、統計収束における民営化ノイズと次元の呪いの両方の効果を一意に緩和できることを示している。
実践における枠組みの有効性を裏付ける実験的な証拠を提供する。
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