論文の概要: The importance of feature preprocessing for differentially private linear optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11106v2
• Date: Mon, 19 Feb 2024 21:11:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 21:19:31.692740
• Title: The importance of feature preprocessing for differentially private linear optimization
• Title（参考訳）: 微分プライベート線形最適化における特徴前処理の重要性
• Authors: Ziteng Sun, Ananda Theertha Suresh, Aditya Krishna Menon
• Abstract要約: 微分プライベートモデルを訓練するための最も一般的なアルゴリズムの1つは、微分プライベート勾配降下(DPSGD)である。 線形分類の単純な場合であっても、非プライベートな最適化とは異なり、(プライベートな)特徴前処理は微分プライベートな最適化に不可欠であることを示す。 我々はDPSGDFと呼ばれるアルゴリズムを提案し、DPSGDと特徴前処理を組み合わせることで、特徴の直径に比例した最適性ギャップが生じることを証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.125699428109826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training machine learning models with differential privacy (DP) has received increasing interest in recent years. One of the most popular algorithms for training differentially private models is differentially private stochastic gradient descent (DPSGD) and its variants, where at each step gradients are clipped and combined with some noise. Given the increasing usage of DPSGD, we ask the question: is DPSGD alone sufficient to find a good minimizer for every dataset under privacy constraints? Towards answering this question, we show that even for the simple case of linear classification, unlike non-private optimization, (private) feature preprocessing is vital for differentially private optimization. In detail, we first show theoretically that there exists an example where without feature preprocessing, DPSGD incurs an optimality gap proportional to the maximum Euclidean norm of features over all samples. We then propose an algorithm called DPSGD-F, which combines DPSGD with feature preprocessing and prove that for classification tasks, it incurs an optimality gap proportional to the diameter of the features $\max_{x, x' \in D} \|x - x'\|_2$. We finally demonstrate the practicality of our algorithm on image classification benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 近年,差分プライバシー(DP)を用いた機械学習モデルの訓練が注目されている。 微分プライベートモデルを訓練するための最も一般的なアルゴリズムの1つは微分プライベート確率勾配降下(dpsgd)とその変種であり、各ステップの勾配はクリップされ、いくつかのノイズと組み合わせられる。 DPSGDは、プライバシの制約の下で、すべてのデータセットに対して適切な最小化子を見つけるのに十分なものなのでしょうか? この質問に答えるためには、線形分類の単純な場合であっても、非プライベート最適化とは異なり、(プライベート)特徴前処理が微分プライベート最適化に不可欠であることを示す。 より詳しくは、DPSGDは、特徴前処理がなければ、すべてのサンプルに対する特徴の最大ユークリッドノルムに比例する最適性ギャップを生じさせる例が存在することを理論的に示す。 次に、DPSGDと特徴前処理を組み合わせたDPSGD-Fというアルゴリズムを提案し、分類タスクに対して、特徴量$\max_{x, x' \in D} \|xx'\|_2$の直径に比例した最適性ギャップを生じることを証明した。 最後に,画像分類ベンチマークによるアルゴリズムの実用性を示す。

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