微分プライベートミニマックス問題の安定性と一般化【JST・京大機械翻訳】

Kang Yilin; Liu Yong; Li Jian; Wang Weiping

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200216766443 整理番号：22P0329280

微分プライベートミニマックス問題の安定性と一般化【JST・京大機械翻訳】

Stability and Generalization of Differentially Private Minimax Problems

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発行年： 2022年04月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月22日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

機械学習の分野において,多くの問題は,強化学習,生成敵対ネットワークを含むミニマックス問題として定式化できる。したがって,ミニマックス問題は,最近数十年間,研究者から大量の注目を引きつけた。しかし,一般的ミニマックスパラダイムのプライバシーを研究する研究は,比較的少ない。本論文では,一般的ミニマックス設定のプライバシーに焦点を当て,微分プライバシーをミニマックス最適化パラダイムと組み合わせた。そのうえ,アルゴリズム安定性理論を通して,著者らは,強凸-強凹条件の下で,差分的私的ミニマックスアルゴリズムの高い確率一般化性能を理論的に分析する。著者らの知る限り,これは,微分プライバシーを考慮して,一般的ミニマックスパラダイムの一般化性能を解析する初めてである。【JST・京大機械翻訳】

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