論文の概要: Threshold KNN-Shapley: A Linear-Time and Privacy-Friendly Approach to Data Valuation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15709v1
• Date: Wed, 30 Aug 2023 02:12:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-31 15:03:47.610229
• Title: Threshold KNN-Shapley: A Linear-Time and Privacy-Friendly Approach to Data Valuation
• Title（参考訳）: Threshold KNN-Shapley: データ評価に対する線形時間とプライバシフレンドリなアプローチ
• Authors: Jiachen T. Wang, Yuqing Zhu, Yu-Xiang Wang, Ruoxi Jia, Prateek Mittal
• Abstract要約: 現在最も実用的なデータ評価手法の一つであるKNN-Shapleyのプライバシーリスクについて検討している。 これらの課題を克服するために、プライバシーに配慮したKNN-Shapleyの改良版であるTKNN-Shapleyを紹介します。 DP-TKNN-Shapleyにはいくつかの利点があり、民営化されたKNN-Shapleyに比べ、プライバシー利用のトレードオフが優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.36638157108914
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data valuation, a critical aspect of data-centric ML research, aims to quantify the usefulness of individual data sources in training machine learning (ML) models. However, data valuation faces significant yet frequently overlooked privacy challenges despite its importance. This paper studies these challenges with a focus on KNN-Shapley, one of the most practical data valuation methods nowadays. We first emphasize the inherent privacy risks of KNN-Shapley, and demonstrate the significant technical difficulties in adapting KNN-Shapley to accommodate differential privacy (DP). To overcome these challenges, we introduce TKNN-Shapley, a refined variant of KNN-Shapley that is privacy-friendly, allowing for straightforward modifications to incorporate DP guarantee (DP-TKNN-Shapley). We show that DP-TKNN-Shapley has several advantages and offers a superior privacy-utility tradeoff compared to naively privatized KNN-Shapley in discerning data quality. Moreover, even non-private TKNN-Shapley achieves comparable performance as KNN-Shapley. Overall, our findings suggest that TKNN-Shapley is a promising alternative to KNN-Shapley, particularly for real-world applications involving sensitive data.
• Abstract（参考訳）: データバリュエーションは、機械学習(ML)モデルのトレーニングにおいて、個々のデータソースの有用性を定量化することを目的としている。 しかし、データのバリュエーションは、その重要性にもかかわらずプライバシー上の問題にしばしば見過ごされる。 本稿では,近年最も実践的なデータ評価手法であるKNN-Shapleyに着目し,これらの課題について考察する。 我々はまず、KNN-Shapleyの固有のプライバシーリスクを強調し、KNN-Shapleyを差分プライバシー(DP)に適合させる上で重要な技術的困難を実証する。 これらの課題を克服するために、プライバシーに配慮したKNN-Shapleyの改良版であるTKNN-Shapleyを導入する。 DP-TKNN-Shapleyにはいくつかの利点があり、データ品質の差別化において、民営化されたKNN-Shapleyに比べ、プライバシー利用のトレードオフが優れていることを示す。 さらに、プライベートでないTKNN-Shapleyでさえ、KNN-Shapleyと同等のパフォーマンスを実現している。 全体としては、TKNN-ShapleyはKNN-Shapleyに代わる有望な代替手段であることを示している。

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