Fugu-MT 論文翻訳(概要): On rate-optimal classification from non-private and from private data

論文の概要: On rate-optimal classification from non-private and from private data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14889v1
Date: Fri, 22 Dec 2023 18:07:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-25 14:07:44.495173
Title: On rate-optimal classification from non-private and from private data
Title（参考訳）: 非個人データと個人データからのレート最適分類について
Authors: Bal\'azs Csan\'ad Cs\'aji, L\'aszl\'o Gy\"orfi, Ambrus Tam\'as
Abstract要約: 古典的な分類の問題を再考するが、プライバシーの制約を課す。統計学者はこのプライバシーメカニズムの形式を自由に選ぶことができる。分類誤差確率の正確な収束率を算出する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper we revisit the classical problem of classification, but impose privacy constraints. Under such constraints, the raw data $(X_1,Y_1),\ldots,(X_n,Y_n)$ cannot be directly observed, and all classifiers are functions of the randomised outcome of a suitable local differential privacy mechanism. The statistician is free to choose the form of this privacy mechanism, and here we add Laplace distributed noise to a discretisation of the location of each feature vector $X_i$ and to its label $Y_i$. The classification rule is the privatized version of the well-studied partitioning classification rule. In addition to the standard Lipschitz and margin conditions, a novel characteristic is introduced, by which the exact rate of convergence of the classification error probability is calculated, both for non-private and private data.
Abstract（参考訳）: 本稿では,古典的な分類問題を再考するが,プライバシー制約を課す。このような制約下では、生データ$(X_1,Y_1),\ldots,(X_n,Y_n)$を直接観察することはできず、全ての分類器は適切な局所微分プライバシー機構のランダム化結果の関数である。統計学者は、このプライバシーメカニズムの形式を自由に選択でき、ここでは、各特徴ベクトルの位置情報とラベルの$Y_i$の区別にLaplace分散ノイズを追加します。分類規則は、よく研究された分割分類規則の民営化版である。標準のリプシッツ条件とマージン条件に加えて、非プライベートデータとプライベートデータの両方に対して、分類誤差確率の正確な収束率を計算する新しい特徴が導入された。

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