確率的勾配Langevin動力学に対する微分プライバシー保証【JST・京大機械翻訳】

Ryffel Theo; Bach Francis; Pointcheval David

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218556262853 整理番号：22P0281140

確率的勾配Langevin動力学に対する微分プライバシー保証【JST・京大機械翻訳】

Differential Privacy Guarantees for Stochastic Gradient Langevin Dynamics

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発行年： 2022年01月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月05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)

Langevin拡散によるR’enyi発散動力学のモデリングにより,雑音のある確率的勾配降下のプライバシー漏洩を解析した。非確率的アルゴリズムに関する最近の研究に触発されて,著者らは確率的設定において類似した望ましい特性を引き出した。特に,プライバシー損失が一定ステップサイズの下で滑らかで強凸な目的に対して指数的に速く収束し,これは以前のDP-SGD解析よりも大幅な改善であることを証明する。また,様々なステップサイズの任意のシーケンスに解析を拡張し,新しいユーティリティ限界を導いた。最後に,実装を提案し,著者らの実験は,古典的DP-SGDライブラリと比較して,著者らのアプローチの実用的有用性を示した。【JST・京大機械翻訳】

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医用画像処理 , 信号理論

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