論文の概要: Robust Kernel Hypothesis Testing under Data Corruption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19912v1
• Date: Thu, 30 May 2024 10:23:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 14:59:14.887532
• Title: Robust Kernel Hypothesis Testing under Data Corruption
• Title（参考訳）: データ破壊下におけるロバストカーネル仮説の検証
• Authors: Antonin Schrab, Ilmun Kim,
• Abstract要約: データ破損下での頑健な置換テストを構築するための2つの一般的な方法を提案する。 最小限の条件下での力の一貫性を証明する。 これは、潜在的な敵攻撃を伴う現実世界のアプリケーションに対する仮説テストの実践的な展開に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.430258446597413
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We propose two general methods for constructing robust permutation tests under data corruption. The proposed tests effectively control the non-asymptotic type I error under data corruption, and we prove their consistency in power under minimal conditions. This contributes to the practical deployment of hypothesis tests for real-world applications with potential adversarial attacks. One of our methods inherently ensures differential privacy, further broadening its applicability to private data analysis. For the two-sample and independence settings, we show that our kernel robust tests are minimax optimal, in the sense that they are guaranteed to be non-asymptotically powerful against alternatives uniformly separated from the null in the kernel MMD and HSIC metrics at some optimal rate (tight with matching lower bound). Finally, we provide publicly available implementations and empirically illustrate the practicality of our proposed tests.
• Abstract（参考訳）: データ破損下での頑健な置換テストを構築するための2つの一般的な方法を提案する。 提案試験は,データ破損時の非漸近型I型誤差を効果的に制御し,最小条件下での出力の整合性を実証する。 これは、潜在的な敵攻撃を伴う現実世界のアプリケーションに対する仮説テストの実践的な展開に寄与する。 当社の手法の1つは本質的に差分プライバシーを保証し、プライベートデータ分析の適用性をさらに広げるものである。 2サンプルと独立性の設定では、カーネルのロバストテストが最小限の最適値であることを示し、カーネルMDとHSICメトリクスのnullから一様に分離された代替値に対して非漸近的に強力であることを保証する。 最後に、利用可能な実装を提供し、提案したテストの実用性を実証的に説明する。

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