論文の概要: On the Performance of Differentially Private Optimization with Heavy-Tail Class Imbalance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10536v1
• Date: Mon, 14 Jul 2025 17:57:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 18:48:25.661383
• Title: On the Performance of Differentially Private Optimization with Heavy-Tail Class Imbalance
• Title（参考訳）: 重機級不均衡を考慮した微分プライベート最適化の性能について
• Authors: Qiaoyue Tang, Alain Zhiyanov, Mathias Lécuyer,
• Abstract要約: 低周波クラスを学習する際の差分プライバシー(DP-GD)によるグラディエントDescentの最適化について,スタイリングモデルを用いて検討した。 特にDP-AdamBCは、損失曲率の推定からDPバイアスを除去し、重テール級の不均衡に起因する悪条件を避けるために重要な要素である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1218431616419589
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we analyze the optimization behaviour of common private learning optimization algorithms under heavy-tail class imbalanced distribution. We show that, in a stylized model, optimizing with Gradient Descent with differential privacy (DP-GD) suffers when learning low-frequency classes, whereas optimization algorithms that estimate second-order information do not. In particular, DP-AdamBC that removes the DP bias from estimating loss curvature is a crucial component to avoid the ill-condition caused by heavy-tail class imbalance, and empirically fits the data better with $\approx8\%$ and $\approx5\%$ increase in training accuracy when learning the least frequent classes on both controlled experiments and real data respectively.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,重み付きクラス不均衡分布下での共通私的学習最適化アルゴリズムの最適化挙動を解析する。 本研究では,低周波クラスを学習する場合に差分プライバシー(DP-GD)によるグラディエントDescentの最適化が困難であるのに対し,2次情報を推定する最適化アルゴリズムはそうでないことを示す。 特に、DPバイアスを損失曲率の推定から除去するDP-AdamBCは、重テールクラスの不均衡に起因する悪条件を避けるために重要な要素であり、制御された実験と実データの両方において、最も頻繁なクラスを学習する際のトレーニング精度を$$\approx8\%$および$\approx5\%$で実証的に向上させる。

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