Core Concepts
Untersuchung der optimalen Raten für dienstliche private Lernmodelle.
Abstract
Die Analyse konzentriert sich auf die dienstliche private Lernung linearer Prädiktoren mit konvexen Verlusten. Es werden optimale Raten für verschiedene Szenarien präsentiert, einschließlich neuer Ergebnisse für glatte nicht-negative GLMs und Lipschitz GLMs. Die Methoden umfassen private Modellauswahlansätze und Techniken zur Anpassung an die Norm des Minimierers. Es werden auch untere Schranken für die empirischen und populationsbezogenen Risiken gezeigt. Die Struktur und Analyse der Algorithmen werden detailliert beschrieben.
Zusammenfassung
- Untersuchung von dienstlich privaten Lernmodellen für lineare Prädiktoren mit konvexen Verlusten.
- Neue optimale Raten für glatte nicht-negative GLMs und Lipschitz GLMs.
- Methoden zur privaten Modellauswahl und Anpassung an die Norm des Minimierers.
- Untere Schranken für empirische und populationsbezogene Risiken.
- Detaillierte Beschreibung der Algorithmen und ihrer Analyse.
Stats
Für diesen Fall wird keine spezifische Metrik oder wichtige Zahlen verwendet.
Quotes
"Differential privacy has become the gold standard of privacy-preserving data analysis."
"Our new rates exhibit an interesting low/high dimensional transition."