論文の概要: Additive-Effect Assisted Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08235v1
• Date: Mon, 13 May 2024 23:24:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 15:27:38.624795
• Title: Additive-Effect Assisted Learning
• Title（参考訳）: 付加効果支援学習
• Authors: Jiawei Zhang, Yuhong Yang, Jie Ding,
• Abstract要約: 我々はエージェントAliceのための2段階学習アーキテクチャを開発し、別のエージェントBobの助けを求める。 最初の段階では、Alice が Bob のデータの有用性を決定するために、プライバシを意識した仮説テストベースのスクリーニング手法を提案する。 Alice は,理論的にも数値的にも,訓練が集中的なデータからであるかのように,オラクルのパフォーマンスを達成できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.408937094829007
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is quite popular nowadays for researchers and data analysts holding different datasets to seek assistance from each other to enhance their modeling performance. We consider a scenario where different learners hold datasets with potentially distinct variables, and their observations can be aligned by a nonprivate identifier. Their collaboration faces the following difficulties: First, learners may need to keep data values or even variable names undisclosed due to, e.g., commercial interest or privacy regulations; second, there are restrictions on the number of transmission rounds between them due to e.g., communication costs. To address these challenges, we develop a two-stage assisted learning architecture for an agent, Alice, to seek assistance from another agent, Bob. In the first stage, we propose a privacy-aware hypothesis testing-based screening method for Alice to decide on the usefulness of the data from Bob, in a way that only requires Bob to transmit sketchy data. Once Alice recognizes Bob's usefulness, Alice and Bob move to the second stage, where they jointly apply a synergistic iterative model training procedure. With limited transmissions of summary statistics, we show that Alice can achieve the oracle performance as if the training were from centralized data, both theoretically and numerically.
• Abstract（参考訳）: 近年、研究者やデータアナリストが異なるデータセットを持ち、モデリング性能を向上させるために互いに助けを求めるのは非常に人気がある。 異なる学習者が、潜在的に異なる変数を持つデータセットを保持し、それらの観察を非プライベートな識別子で一致させることができるシナリオを考察する。 第一に、学習者は、例えば、商業的関心やプライバシー規制によって、データ値や変数名さえも開示しなくてはならず、第二に、通信コストなどによって、データ間での送信ラウンドの数に制限がある。 これらの課題に対処するため、エージェントAliceのための2段階の学習アーキテクチャを開発し、別のエージェントBobの助けを求める。 最初の段階では、Bobからのデータの有用性を決定するために、Aliceのプライバシを意識した仮説テストベースのスクリーニング手法を提案する。 アリスがボブの有用性を認識すると、アリスとボブは第2ステージに進み、共同でシナジスティック反復モデルトレーニング手順を適用する。 要約統計の伝達が限られていることから,Aliceは,理論上も数値上も,集中的なデータから訓練を行うように,オラクルのパフォーマンスを達成できることが示唆された。

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