論文の概要: Differentially-Private Collaborative Online Personalized Mean Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07094v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 16:14:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:07:01.903901
• Title: Differentially-Private Collaborative Online Personalized Mean Estimation
• Title（参考訳）: 協調型オンラインパーソナライズド平均推定法
• Authors: Yauhen Yakimenka, Chung-Wei Weng, Hsuan-Yin Lin, Eirik Rosnes, Jörg Kliewer,
• Abstract要約: プライバシー制約下での協調的パーソナライズされた平均推定の問題を考える。 2つのプライバシ機構と2つのデータ分散推定方式を提案する。 コラボレーションが完全に局所的なアプローチよりも早く収束することを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.399703712241546
• License:
• Abstract: We consider the problem of collaborative personalized mean estimation under a privacy constraint in an environment of several agents continuously receiving data according to arbitrary unknown agent-specific distributions. In particular, we provide a method based on hypothesis testing coupled with differential privacy and data variance estimation. Two privacy mechanisms and two data variance estimation schemes are proposed, and we provide a theoretical convergence analysis of the proposed algorithm for any bounded unknown distributions on the agents' data, showing that collaboration provides faster convergence than a fully local approach where agents do not share data. Moreover, we provide analytical performance curves for the case with an oracle class estimator, i.e., the class structure of the agents, where agents receiving data from distributions with the same mean are considered to be in the same class, is known. The theoretical faster-than-local convergence guarantee is backed up by extensive numerical results showing that for a considered scenario the proposed approach indeed converges much faster than a fully local approach, and performs comparably to ideal performance where all data is public. This illustrates the benefit of private collaboration in an online setting.
• Abstract（参考訳）: 複数のエージェントが任意の未知のエージェント固有の分布に従ってデータを継続的に受信する環境において、プライバシー制約下での協調的パーソナライズされた平均推定の問題を考える。 特に、差分プライバシーとデータ分散推定を組み合わせた仮説テストに基づく手法を提案する。 2つのプライバシメカニズムと2つのデータ分散推定スキームを提案し、エージェントのデータ上の有界未知分布に対する提案アルゴリズムの理論的収束解析を行い、エージェントがデータを共有しない完全局所アプローチよりも高速な収束を提供することを示す。 さらに,同じ平均の分布からデータを受信するエージェントが同じクラスであると考えられるエージェントのクラス構造が知られている場合,オラクルクラス推定器を用いて解析的性能曲線を提供する。 理論的に高速な局所収束保証は、検討されたシナリオにおいて、提案手法が完全に局所的なアプローチよりもはるかに早く収束し、全てのデータが公開である理想的な性能に相容れないことを示し、広範な数値的な結果によって裏付けられている。 これは、オンライン環境でのプライベートなコラボレーションのメリットを示しています。

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