Private Prediction Sets: Combining Uncertainty Quantification and Privacy

Kernkonzepte

Die Arbeit präsentiert ein Framework, das Unsicherheitsquantifizierung und Datenschutz in maschinellen Lernsystemen kombiniert.

Zusammenfassung

Die Arbeit stellt ein Framework vor, das Unsicherheitsquantifizierung und Datenschutz in maschinellen Lernsystemen vereint. Es basiert auf konformer Vorhersage und bietet differenziell private Vorhersatzsets. Die Methode wurde auf großen Computer Vision Datensätzen evaluiert. Die Autoren diskutieren die Bedeutung von Unsicherheitsquantifizierung und Datenschutz in realen Vorhersagesystemen und präsentieren ein differenziell privates Modell für konforme Vorhersage. Sie zeigen, wie Vorhersatzfunktionen erstellt werden, die die wahre Antwort mit hoher Wahrscheinlichkeit abdecken. Die Arbeit bietet theoretische Einblicke in die Kosten des Datenschutzes in konformer Vorhersage und führt umfangreiche empirische Studien durch, um den Trade-off zwischen Datenschutz, Abdeckung und Größe der Vorhersagesets zu bewerten.

Statistiken

Unsere Methode folgt dem allgemeinen Ansatz der konformen Vorhersage und verwendet Halte-Daten, um die Größe der Vorhersagesets zu kalibrieren, bewahrt jedoch die Privatsphäre durch Verwendung einer privatisierten Quantil-Subroutine.

Zitate

"Unsicherheitsquantifizierung und Datenschutz sind in realen Vorhersagesystemen von Bedeutung und interagieren miteinander."
"Die Autoren entwickeln eine differenziell private Methode, um Vorhersagesets zu erstellen, die die wahre Antwort mit hoher Wahrscheinlichkeit abdecken."

Wichtige Erkenntnisse aus

Private Prediction Sets

by Anastasios N... um arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2102.06202.pdf

Tiefere Fragen

Wie beeinflusst die Wahl der Anzahl der Bins die Leistung der differenziell privaten Vorhersagesets?

Die Anzahl der Bins hat einen signifikanten Einfluss auf die Leistung der differenziell privaten Vorhersagesets. In dem vorgestellten Rahmenwerk wird die Anzahl der Bins als m bezeichnet. Eine zu kleine Wahl von m führt dazu, dass die Scores grob quantisiert werden, was dazu führen kann, dass der Algorithmus zu konservativ wird. Das bedeutet, dass er dazu neigt, einen sehr konservativen privaten Quantilwert zu wählen. Andererseits führt eine zu große Wahl von m dazu, dass der logarithmische Term in der Formel für den privaten Quantilwert zunimmt. Die optimale Wahl von m balanciert diese beiden Faktoren. In den Experimenten wurde gezeigt, dass die Methode relativ unempfindlich gegenüber der Anzahl der Bins ist, selbst über mehrere Größenordnungen hinweg. Dies deutet darauf hin, dass die Wahl von m sorgfältig abgewogen werden muss, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Wie beeinflusst der Datenschutz die Effizienz von Vorhersagesystemen in der konformen Vorhersage?

Der Datenschutz hat einen spürbaren Einfluss auf die Effizienz von Vorhersagesystemen in der konformen Vorhersage. In der vorgestellten Arbeit wurde gezeigt, dass der Hauptkostenpunkt für den Datenschutz in der Modellanpassung liegt. Die private Modellanpassung führt im Vergleich zur nicht privaten Modellanpassung zu einer deutlich geringeren Genauigkeit. Die Kosten des Datenschutzes liegen hauptsächlich in der Modellanpassung, während die private Kalibrierung einen vergleichsweise geringen Einfluss auf die Leistung hat. Die Ergebnisse zeigen, dass die Methode der differenziell privaten konformen Vorhersage als eine vielversprechende Methode für die Unsicherheitsquantifizierung mit differenziell privaten Modellen angesehen werden kann.

Wie können die Erkenntnisse dieser Arbeit auf andere Bereiche außerhalb der Computer Vision angewendet werden?

Die Erkenntnisse dieser Arbeit zur differenziell privaten konformen Vorhersage haben breite Anwendungsmöglichkeiten über den Bereich der Computer Vision hinaus. Die Methode zur Erzeugung differenziell privater Vorhersagesets kann in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden, in denen sowohl Unsicherheitsquantifizierung als auch Datenschutz von entscheidender Bedeutung sind. Beispielsweise könnte sie in der medizinischen Diagnose eingesetzt werden, um private Vorhersagesets für die automatisierte Diagnose von Krankheiten zu generieren. Darüber hinaus könnten die Konzepte und Techniken dieser Arbeit auf andere Machine-Learning-Anwendungen übertragen werden, bei denen Datenschutz und Unsicherheitsquantifizierung eine Rolle spielen.