論文の概要: Data Collaboration Analysis Over Matrix Manifolds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02780v1
• Date: Tue, 5 Mar 2024 08:52:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-06 15:31:04.227153
• Title: Data Collaboration Analysis Over Matrix Manifolds
• Title（参考訳）: 行列多様体上のデータ協調解析
• Authors: Keiyu Nosaka, Akiko Yoshise
• Abstract要約: プライバシー保護機械学習(PPML)は、機密情報の保護によってこの問題に対処する。 NRI-DCフレームワークは革新的なアプローチとして登場し、機関間の「データアイランド」問題を解消する可能性がある。 本研究は,これらの協調関数の厳密な理論的基礎を確立し,新しい定式化を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The effectiveness of machine learning (ML) algorithms is deeply intertwined with the quality and diversity of their training datasets. Improved datasets, marked by superior quality, enhance the predictive accuracy and broaden the applicability of models across varied scenarios. Researchers often integrate data from multiple sources to mitigate biases and limitations of single-source datasets. However, this extensive data amalgamation raises significant ethical concerns, particularly regarding user privacy and the risk of unauthorized data disclosure. Various global legislative frameworks have been established to address these privacy issues. While crucial for safeguarding privacy, these regulations can complicate the practical deployment of ML technologies. Privacy-Preserving Machine Learning (PPML) addresses this challenge by safeguarding sensitive information, from health records to geolocation data, while enabling the secure use of this data in developing robust ML models. Within this realm, the Non-Readily Identifiable Data Collaboration (NRI-DC) framework emerges as an innovative approach, potentially resolving the 'data island' issue among institutions through non-iterative communication and robust privacy protections. However, in its current state, the NRI-DC framework faces model performance instability due to theoretical unsteadiness in creating collaboration functions. This study establishes a rigorous theoretical foundation for these collaboration functions and introduces new formulations through optimization problems on matrix manifolds and efficient solutions. Empirical analyses demonstrate that the proposed approach, particularly the formulation over orthogonal matrix manifolds, significantly enhances performance, maintaining consistency and efficiency without compromising communication efficiency or privacy protections.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ml)アルゴリズムの有効性は、トレーニングデータセットの品質と多様性に深く関わっています。 優れた品質を特徴とする改善されたデータセットは、予測精度を高め、さまざまなシナリオでモデルの適用性を広げる。 研究者はしばしば、複数のソースからのデータを統合して、単一のソースデータセットのバイアスと制限を軽減する。 しかし、この広範なデータ集約は、特にユーザーのプライバシーと不正なデータ開示のリスクに関して、重大な倫理的懸念を引き起こす。 これらのプライバシー問題に対処するために、さまざまなグローバルな立法の枠組みが確立されている。 プライバシの保護には不可欠ですが、これらの規制はMLテクノロジの実践的な展開を複雑にします。 プライバシ保存機械学習(PPML)は、健康記録から位置情報データまで機密情報を保護し、堅牢なMLモデルの開発においてこのデータを安全に使用可能にすることで、この問題に対処する。 この領域内では、NRI-DC(Non-Readily Identible Data Collaboration)フレームワークが革新的なアプローチとして登場し、非観念的コミュニケーションと堅牢なプライバシ保護を通じて、機関間の「データアイランド」問題を解消する可能性がある。 しかし、NRI-DCフレームワークは、協調関数の作成において理論的に不安定なため、モデルの性能不安定に直面している。 本研究は,これらの協調関数の厳密な理論的基礎を確立し,行列多様体の最適化問題と効率的な解法を通じて新しい定式化を導入する。 実証分析により, 提案手法, 特に直交行列多様体上の定式化は, 通信効率やプライバシ保護を損なうことなく, 性能を著しく向上し, 一貫性と効率性を維持することを示した。

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