Fugu-MT 論文翻訳(概要): Continual Release Moment Estimation with Differential Privacy

論文の概要: Continual Release Moment Estimation with Differential Privacy

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06597v1
Date: Mon, 10 Feb 2025 15:58:26 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-11 14:35:01.769538
Title: Continual Release Moment Estimation with Differential Privacy
Title（参考訳）: 差分プライバシーを用いた継続的リリースモーメント推定
Authors: Nikita P. Kalinin, Jalaj Upadhyay, Christoph H. Lampert,
Abstract要約: JMEは、追加のプライバシーコストなしで第2モーメント推定を可能にするために、マトリックス機構とジョイント感度分析を使用する。本稿では, ガウス密度推定のための平均値と共分散行列の推定と, CIFAR-10上でのDP-Adamを用いたモデルトレーニングの2つの応用におけるJMEの有効性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.27425060140359
License:
Abstract: We propose Joint Moment Estimation (JME), a method for continually and privately estimating both the first and second moments of data with reduced noise compared to naive approaches. JME uses the matrix mechanism and a joint sensitivity analysis to allow the second moment estimation with no additional privacy cost, thereby improving accuracy while maintaining privacy. We demonstrate JME's effectiveness in two applications: estimating the running mean and covariance matrix for Gaussian density estimation, and model training with DP-Adam on CIFAR-10.
Abstract（参考訳）: ノイズを低減した第1モーメントと第2モーメントの両方を連続的かつプライベートに推定する手法であるJMEを提案する。 JMEは、マトリックス機構とジョイント感度分析を使用して、追加のプライバシーコストなしで第2モーメント推定を可能にし、プライバシーを維持しながら精度を向上させる。本稿では, ガウス密度推定のための平均値と共分散行列の推定と, CIFAR-10上でのDP-Adamを用いたモデルトレーニングの2つの応用におけるJMEの有効性を示す。

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