抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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差分プライベートトップk選択のためのエンドツーエンドRenyi DPベースフレームワークを提供した。kに関するデータ独立選択を必要とする以前の手法とは異なり,k-thと(k+1)st”品質”の間のギャップが大きなようなkのデータ依存選択を私的に解放することを提案する。これはレポート-Noisy-Maxの新しい応用によって達成される。1つのハイパーパラメータを除去するだけでなく,kの適応選択は,非順序集合におけるトップk指数の安定性も証明し,雑音を加えずに,提案テストリリース(PTR)のバリアントを用いてそれらを放出できる。著者らは,著者らの構築が,理論的および経験的に,以前のトップ-k選択アルゴリズムと比較して,プライバシー-ユーティリティトレードオフを改善することを示した。さらに,このアルゴリズムを多数のラベルを持つマルチラベル分類タスクにおける「教師アンサンブル(PATE)」の「プライバシー集合」に適用し,それが顕著な性能利得をもたらすことを示す。【JST・京大機械翻訳】