Private Prediction Sets: Conformal Prediction for Privacy and Uncertainty Quantification

핵심 개념

Conformal prediction framework for privacy and uncertainty quantification.

초록

The content introduces a framework for private prediction sets using conformal prediction to address privacy and uncertainty quantification in machine learning systems. It discusses the challenges of combining privacy and uncertainty, presents algorithms, theoretical guarantees, and empirical evaluations. Key highlights include:

Introduction to the need for privacy and uncertainty quantification in machine learning systems.
Framework based on conformal prediction for private prediction sets.
Methodology for differential privacy in prediction sets.
Theoretical guarantees on coverage and privacy.
Empirical evaluation on image classification problems and COVID-19 diagnosis.

통계

"ϵ-differentially private (1 − α + O((nϵ)−1))-quantile of {si}n i=1, denoted ˆs"
"ϵ-differentially private algorithm A"
"ϵ-differentially private mechanism for fitting C"

인용구

"We present a framework that treats these two desiderata jointly."
"Our main contribution is a privacy-preserving algorithm."

핵심 통찰 요약

Private Prediction Sets

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

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

더 깊은 질문

질문 1

선택한 m 값이 개인 예측 세트의 성능에 어떤 영향을 미치나요?

대답 1

주어진 문맥에서 m 값은 개인 예측 세트의 성능에 중요한 영향을 미칩니다. 이 값은 주어진 모델과 선택한 α, n, ϵ의 선택에 따라 달라집니다. m 값이 너무 작으면 점수를 거칠게 양자화하므로 알고리즘 4가 매우 보수적인 개인 양자를 반올림해야 할 수 있습니다. m 값이 너무 크면 (3)의 로그항이 증가하므로 추가된 개인 정보 보호 노이즈가 증가합니다. m의 올바른 선택은 이 두 요소를 균형 있게 조절하는 것입니다. 실험 결과는 m∗이 상당히 잘 작동하며, m의 수가 여러 개의 순서로 변해도 우리의 방법이 상대적으로 민감하지 않음을 보여줍니다.

질문 2

콘포멀 예측에서의 개인 정보 보호 비용이 실제 응용 프로그램에 미치는 영향은 무엇인가요?

대답 2

실제 응용 프로그램에서 개인 정보 보호의 비용은 주로 모델 피팅에 있습니다. 개인 모델 피팅은 비교적 낮은 성능을 보이므로 개인 콘포멀 예측에 대한 비용은 비교적 적습니다. 개인 캘리브레이션은 성능에 비교적 미미한 영향을 미칩니다. 따라서 개인 콘포멀 예측을 불확실성 양자화에 대한 매력적인 방법으로 간주할 수 있습니다.

질문 3

이 프레임워크를 어떻게 확장하여 개인 정보 보호와 불확실성 양자화 이외의 기계 학습의 다른 문제를 해결할 수 있을까요?

대답 3

이 프레임워크는 다른 도전에 대처하기 위해 확장될 수 있습니다. 예를 들어, 분산 이동 문제를 해결하기 위해 콘포멀 예측을 사용할 수 있습니다. 또한 인과 추론, 분포 추정, 통계 오류 제어 등의 다른 통계적 오류 문제를 다루는 데 이 프레임워크를 적용할 수 있습니다. 이러한 확장은 머신 러닝의 다양한 측면에서 더 많은 신뢰성과 개인 정보 보호를 제공할 수 있습니다.