論文の概要: Optimal Locally Private Nonparametric Classification with Public Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11369v3
• Date: Sun, 2 Jun 2024 10:46:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 20:21:27.515734
• Title: Optimal Locally Private Nonparametric Classification with Public Data
• Title（参考訳）: 公共データを用いた最適局所的非パラメトリック分類
• Authors: Yuheng Ma, Hanfang Yang,
• Abstract要約: 本研究では,非パラメトリック分類に着目して,公共データを利用した非対話型局所微分プライベート(LDP)学習の問題点について検討する。 後方ドリフト仮定の下では, LDP制約による最小収束率を導出する。 そこで本研究では,極小最大収束率を達成できる新しい手法である局所微分プライベート分類木を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.631955426232593
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we investigate the problem of public data assisted non-interactive Local Differentially Private (LDP) learning with a focus on non-parametric classification. Under the posterior drift assumption, we for the first time derive the mini-max optimal convergence rate with LDP constraint. Then, we present a novel approach, the locally differentially private classification tree, which attains the mini-max optimal convergence rate. Furthermore, we design a data-driven pruning procedure that avoids parameter tuning and provides a fast converging estimator. Comprehensive experiments conducted on synthetic and real data sets show the superior performance of our proposed methods. Both our theoretical and experimental findings demonstrate the effectiveness of public data compared to private data, which leads to practical suggestions for prioritizing non-private data collection.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,非パラメトリック分類に着目して,公共データを利用した非対話型局所微分プライベート(LDP)学習の問題点を考察する。 後方ドリフト仮定の下では, LDP制約による最小収束率を初めて導出した。 そこで,本研究では,極小最大収束率を達成できる新しい手法である局所微分プライベート分類木を提案する。 さらに,パラメータチューニングを回避し,高速な収束推定器を提供するデータ駆動型プルーニング手法を設計する。 合成および実データを用いた総合的な実験は,提案手法の優れた性能を示す。 理論的および実験的な結果は、プライベートデータと比較して公開データの有効性を示すものであり、非プライベートデータ収集の優先順位付けの実践的提案につながっている。

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