論文の概要: PCDP-SGD: Improving the Convergence of Differentially Private SGD via Projection in Advance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03792v2
• Date: Sat, 12 Apr 2025 13:38:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:45:58.203933
• Title: PCDP-SGD: Improving the Convergence of Differentially Private SGD via Projection in Advance
• Title（参考訳）: PCDP-SGD:プロジェクション・イン・プロジェクションによる個人別SGDの収束性の向上
• Authors: Haichao Sha, Ruixuan Liu, Yixuan Liu, Hong Chen,
• Abstract要約: Differentially Private SGD(DP-SGD)は、集中型および連合型の両方の設定において、トレーニングデータの理論的保証を提供する。 冗長な勾配ノルムを圧縮し,より重要な勾配成分を保存することを目的とした,汎用フレームワークPCDP-SGDを提案する。 我々は,PCDP-SGDがコンピュータビジョンタスクにおける最先端のDP-SGD変種と比較して高い精度を実現することを証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.03376524206746
• License:
• Abstract: The paradigm of Differentially Private SGD~(DP-SGD) can provide a theoretical guarantee for training data in both centralized and federated settings. However, the utility degradation caused by DP-SGD limits its wide application in high-stakes tasks, such as medical image diagnosis. In addition to the necessary perturbation, the convergence issue is attributed to the information loss on the gradient clipping. In this work, we propose a general framework PCDP-SGD, which aims to compress redundant gradient norms and preserve more crucial top gradient components via projection operation before gradient clipping. Additionally, we extend PCDP-SGD as a fundamental component in differential privacy federated learning~(DPFL) for mitigating the data heterogeneous challenge and achieving efficient communication. We prove that pre-projection enhances the convergence of DP-SGD by reducing the dependence of clipping error and bias to a fraction of the top gradient eigenspace, and in theory, limits cross-client variance to improve the convergence under heterogeneous federation. Experimental results demonstrate that PCDP-SGD achieves higher accuracy compared with state-of-the-art DP-SGD variants in computer vision tasks. Moreover, PCDP-SGD outperforms current federated learning frameworks when DP is guaranteed on local training sets.
• Abstract（参考訳）: Differentially Private SGD~(DP-SGD)のパラダイムは、集中型および連合型両方の環境でのトレーニングデータの理論的保証を提供する。 しかし,DP-SGDによる実用性低下は,医用画像診断などの高精細度タスクにおける適用範囲を限定している。 必要な摂動に加えて、収束問題は勾配クリッピングの情報損失に起因する。 そこで本研究では,PCDP-SGD(PCDP-SGD)を提案する。このフレームワークは,勾配クリッピング前の投影操作により,冗長な勾配ノルムを圧縮し,より重要な勾配成分を保存することを目的としている。 さらに,PCDP-SGDを差分プライバシーフェデレーション学習の基本要素として拡張し,データの不均一な課題を緩和し,効率的なコミュニケーションを実現する。 本研究では, 直交勾配固有空間の分数に対するクリッピング誤差とバイアスの依存性を減少させることにより, 先行射影によりDP-SGDの収束が促進されることを証明し, 理論上は不均一なフェデレーション下での収束を改善するためにクロスクオリエント分散を制限する。 実験の結果,PCDP-SGDはコンピュータビジョンタスクにおける最先端のDP-SGD変種と比較して精度が高いことがわかった。 さらに、PCDP-SGDは、ローカルトレーニングセット上でDPが保証された場合、現在のフェデレーション学習フレームワークよりも優れている。

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