論文の概要: Private Statistical Estimation via Truncation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12541v1
• Date: Sun, 18 May 2025 20:38:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.29601
• Title: Private Statistical Estimation via Truncation
• Title（参考訳）: トランジケーションによる民間統計的推定
• Authors: Manolis Zampetakis, Felix Zhou,
• Abstract要約: データトランケーションによる個人統計推定のための新しいフレームワークを導入し、データサポートが非有界である場合のDP推定における重要な課題に対処する。 計算効率の良いDP推定器を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3910125679710665
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a novel framework for differentially private (DP) statistical estimation via data truncation, addressing a key challenge in DP estimation when the data support is unbounded. Traditional approaches rely on problem-specific sensitivity analysis, limiting their applicability. By leveraging techniques from truncated statistics, we develop computationally efficient DP estimators for exponential family distributions, including Gaussian mean and covariance estimation, achieving near-optimal sample complexity. Previous works on exponential families only consider bounded or one-dimensional families. Our approach mitigates sensitivity through truncation while carefully correcting for the introduced bias using maximum likelihood estimation and DP stochastic gradient descent. Along the way, we establish improved uniform convergence guarantees for the log-likelihood function of exponential families, which may be of independent interest. Our results provide a general blueprint for DP algorithm design via truncated statistics.
• Abstract（参考訳）: データトランケーションによる差分プライベート(DP)統計推定のための新しいフレームワークを導入し、データサポートが非バウンドである場合のDP推定において重要な課題に対処する。 従来のアプローチは問題固有の感度分析に依存し、適用性を制限する。 計算効率のよいDP推定器を開発した。これはガウス平均値と共分散推定値を含む。 指数族に関する以前の研究は、有界あるいは一次元の族のみを考える。 提案手法は,最大推定値とDP確率勾配勾配を用いて,導入したバイアスを慎重に補正しながら,トランケーションによる感度を緩和する。 その過程で、指数関数の対数類似関数に対する一様収束保証を改良し、これは独立な関心を持つかもしれない。 この結果からDPアルゴリズム設計の一般的な青写真が得られた。

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