論文の概要: Private Online Learning via Lazy Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03620v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 20:43:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 19:04:59.236116
• Title: Private Online Learning via Lazy Algorithms
• Title（参考訳）: 遅延アルゴリズムによるプライベートオンライン学習
• Authors: Hilal Asi, Tomer Koren, Daogao Liu, Kunal Talwar,
• Abstract要約: 我々は,オンライン学習の問題,特に専門家によるオンライン予測(OPE)とオンライン凸最適化(OCO)について検討する。 遅延オンライン学習アルゴリズムをプライベートアルゴリズムに変換する新しい変換を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.772510023828744
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of private online learning, specifically, online prediction from experts (OPE) and online convex optimization (OCO). We propose a new transformation that transforms lazy online learning algorithms into private algorithms. We apply our transformation for differentially private OPE and OCO using existing lazy algorithms for these problems. Our final algorithms obtain regret, which significantly improves the regret in the high privacy regime $\varepsilon \ll 1$, obtaining $\sqrt{T \log d} + T^{1/3} \log(d)/\varepsilon^{2/3}$ for DP-OPE and $\sqrt{T} + T^{1/3} \sqrt{d}/\varepsilon^{2/3}$ for DP-OCO. We also complement our results with a lower bound for DP-OPE, showing that these rates are optimal for a natural family of low-switching private algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オンライン学習の問題,特に専門家によるオンライン予測(OPE)とオンライン凸最適化(OCO)について検討する。 遅延オンライン学習アルゴリズムをプライベートアルゴリズムに変換する新しい変換を提案する。 これらの問題に対して,既存の遅延アルゴリズムを用いて,微分プライベートなOPEとOCOに変換を適用した。 DP-OPEは$\sqrt{T \log d} + T^{1/3} \log(d)/\varepsilon^{2/3}$、DP-OCOは$\sqrt{T} + T^{1/3} \sqrt{d}/\varepsilon^{2/3}$となる。 また、DP-OPE の低い境界で結果の補足を行い、これらの値は、低スイッチのプライベートアルゴリズムの自然なファミリーに最適であることを示す。

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