論文の概要: Equivalence of Privacy and Stability with Generalization Guarantees in Quantum Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.01177v2
• Date: Thu, 05 Feb 2026 10:06:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-06 14:11:23.840518
• Title: Equivalence of Privacy and Stability with Generalization Guarantees in Quantum Learning
• Title（参考訳）: 量子学習における一般化保証によるプライバシと安定性の等価性
• Authors: Ayanava Dasgupta, Naqueeb Ahmad Warsi, Masahito Hayashi,
• Abstract要約: 本稿では、安定性、プライバシー、量子学習アルゴリズムの一般化性能の相互作用を解明する統合情報理論フレームワークを提案する。 我々は、量子的相互情報の観点から期待される一般化誤差の上限を確立し、古典的な結果をEspositoらによって一般化する確率的上界を導出する。 学習アルゴリズムが特定のデータセットインスタンスに依存しない場合に、プライバシの基本的限界を特徴付けるために、ITA(Information-Theoretic Admissibility)を導入して、分析を不適切な学習アルゴリズムに拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.694152897125726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a unified information-theoretic framework elucidating the interplay between stability, privacy, and the generalization performance of quantum learning algorithms. We establish a bound on the expected generalization error in terms of quantum mutual information and derive a probabilistic upper bound that generalizes the classical result by Esposito et al. (2021). Complementing these findings, we provide a lower bound on the expected true loss relative to the expected empirical loss. Additionally, we demonstrate that $(\varepsilon, δ)$-quantum differentially private learning algorithms are stable, thereby ensuring strong generalization guarantees. Finally, we extend our analysis to dishonest learning algorithms, introducing Information-Theoretic Admissibility (ITA) to characterize the fundamental limits of privacy when the learning algorithm is oblivious to specific dataset instances.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、安定性、プライバシー、量子学習アルゴリズムの一般化性能の相互作用を解明する統合情報理論フレームワークを提案する。 我々は、量子的相互情報の観点から期待される一般化誤差の上限を確立し、古典的な結果をEsposito et al (2021) によって一般化する確率的上界を導出する。 これらの知見を補完し、期待される実損失と期待される経験損失との相関関係を低くする。 さらに、$(\varepsilon, δ)$-quantum差分学習アルゴリズムが安定であることを示し、高い一般化保証を保証する。 最後に、学習アルゴリズムが特定のデータセットインスタンスに不適当である場合に、プライバシの基本的限界を特徴付けるために、ITA(Information-Theoretic Admissibility)を導入して、分析を不当な学習アルゴリズムに拡張する。

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