論文の概要: A Differentially Private Weighted Empirical Risk Minimization Procedure
and its Application to Outcome Weighted Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13127v1
- Date: Mon, 24 Jul 2023 21:03:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-26 18:53:10.178082
- Title: A Differentially Private Weighted Empirical Risk Minimization Procedure
and its Application to Outcome Weighted Learning
- Title（参考訳）: 差分重み付き経験的リスク最小化手法とその出力重み付き学習への応用
- Authors: Spencer Giddens, Yiwang Zhou, Kevin R. Krull, Tara M. Brinkman, Peter
X.K. Song, Fang Liu
- Abstract要約: 本稿では,DP保証の厳密な理論的証明を背景とした,最初の微分プライベートなwERMアルゴリズムを提案する。
本研究は,DP-wERMによる重み付け学習(OWL)の有効性について,シミュレーションおよび覚醒のためのメラトニン実効臨床試験で評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.025486694392673
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: It is commonplace to use data containing personal information to build
predictive models in the framework of empirical risk minimization (ERM). While
these models can be highly accurate in prediction, results obtained from these
models with the use of sensitive data may be susceptible to privacy attacks.
Differential privacy (DP) is an appealing framework for addressing such data
privacy issues by providing mathematically provable bounds on the privacy loss
incurred when releasing information from sensitive data. Previous work has
primarily concentrated on applying DP to unweighted ERM. We consider an
important generalization to weighted ERM (wERM). In wERM, each individual's
contribution to the objective function can be assigned varying weights. In this
context, we propose the first differentially private wERM algorithm, backed by
a rigorous theoretical proof of its DP guarantees under mild regularity
conditions. Extending the existing DP-ERM procedures to wERM paves a path to
deriving privacy-preserving learning methods for individualized treatment
rules, including the popular outcome weighted learning (OWL). We evaluate the
performance of the DP-wERM application to OWL in a simulation study and in a
real clinical trial of melatonin for sleep health. All empirical results
demonstrate the viability of training OWL models via wERM with DP guarantees
while maintaining sufficiently useful model performance. Therefore, we
recommend practitioners consider implementing the proposed privacy-preserving
OWL procedure in real-world scenarios involving sensitive data.
- Abstract（参考訳）: 個人情報を含むデータを用いて、経験的リスク最小化(ERM)の枠組みで予測モデルを構築することが一般的である。
これらのモデルは予測には非常に正確であるが、機密データを用いて得られた結果は、プライバシ攻撃の影響を受けやすい。
differential privacy (dp)は、機密データからの情報を公開する際に発生するプライバシー損失を数学的に証明可能な境界を提供することで、このようなデータプライバシー問題に対処するための魅力的なフレームワークである。
これまでの作業は主に、未加重ERMにDPを適用することに集中してきた。
重み付きERM (wERM) への重要な一般化を考える。
wERMでは、各個人の目的関数への貢献を様々な重みに割り当てることができる。
そこで本研究では,DP保証の厳密な理論的証明を背景とした,最初の微分プライベートなwERMアルゴリズムを提案する。
既存のDP-ERM手順をwERMに拡張することは、一般的な結果重み付き学習(OWL)を含む個別化処理ルールのためのプライバシー保護学習手法を導出する道を開く。
本研究では,DP-wERMのOWLに対する効果をシミュレーション研究およびメラトニンの睡眠時健康に対する実際の臨床試験で評価した。
実験結果はすべて、十分有用なモデル性能を維持しつつ、DP保証付きwERMによるOWLモデルのトレーニングが可能であることを示す。
そこで,提案するプライバシー保存型owlプロシージャの実装を,センシティブなデータを含む実世界シナリオで検討することを推奨する。
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