論文の概要: Secure and Effective Data Appraisal for Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02373v3
- Date: Wed, 24 Jan 2024 22:02:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-26 17:49:38.122168
- Title: Secure and Effective Data Appraisal for Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習のための安全かつ効果的なデータ評価
- Authors: Xu Ouyang, Changhong Yang, Felix Xiaozhu Lin, Yangfeng Ji
- Abstract要約: 本稿では,データ選択を実践する革新的な手法を提案する。
提案手法はトランスフォーマーモデルとNLP/CVベンチマークを用いて評価する。
対象モデルの直接的MPCに基づく評価と比較して,本手法は,選択したデータを用いたトレーニングにおいて,数千時間から数十時間までの要時間を大幅に短縮する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.828547661524688
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Essential for an unfettered data market is the ability to discreetly select
and evaluate training data before finalizing a transaction between the data
owner and model owner. To safeguard the privacy of both data and model, this
process involves scrutinizing the target model through Multi-Party Computation
(MPC). While prior research has posited that the MPC-based evaluation of
Transformer models is excessively resource-intensive, this paper introduces an
innovative approach that renders data selection practical. The contributions of
this study encompass three pivotal elements: (1) a groundbreaking pipeline for
confidential data selection using MPC, (2) replicating intricate
high-dimensional operations with simplified low-dimensional MLPs trained on a
limited subset of pertinent data, and (3) implementing MPC in a concurrent,
multi-phase manner. The proposed method is assessed across an array of
Transformer models and NLP/CV benchmarks. In comparison to the direct MPC-based
evaluation of the target model, our approach substantially reduces the time
required, from thousands of hours to mere tens of hours, with only a nominal
0.20% dip in accuracy when training with the selected data.
- Abstract（参考訳）: データマーケットにとって不可欠なのは、データオーナとモデルオーナの間のトランザクションが完了する前にトレーニングデータを選択して評価する能力だ。
データとモデルの両方のプライバシを保護するため、このプロセスでは、Multi-Party Computation (MPC)を通じてターゲットモデルを精査する。
MPCを用いたTransformerモデルの評価は資源集約的だが,本研究では,データ選択を現実的に行う革新的なアプローチを提案する。
本研究の貢献は,(1) MPCを用いた秘密データ選択のためのグラウンディングパイプライン,(2) 関連するデータの限られたサブセットで訓練された簡易な低次元MLPによる複雑な高次元操作の複製,(3) MPCを同時かつ多相的に実装する3つの重要な要素を含む。
提案手法はトランスフォーマーモデルとNLP/CVベンチマークを用いて評価する。
対象モデルの直接的mpcベース評価と比較すると,本手法は,選択したデータを用いたトレーニングの精度が0.20%低下しただけで,数千時間からわずか数時間という,必要な時間を大幅に削減する。
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