Training generative models from privatized data using Entropic Optimal Transport

แนวคิดหลัก

Entropic regularization of optimal transport enables learning from privatized data while mitigating noise effects and curse of dimensionality.

บทคัดย่อ

• Local differential privacy (LDP) ensures privacy in data collection.
• Training GANs on privatized data requires rethinking machine learning methods.
• Entropic regularization of optimal transport allows learning the original data distribution from privatized samples.
• Experimental evidence supports the efficacy of the proposed framework.
• Contributions include a novel LDP framework for GAN training and sample complexity bounds.
• Connection to rate-distortion theory illustrates the main idea of the paper.
• Optimal Transport GANs minimize distance between target and generated distributions.
• Theoretical results show convergence and excess risk bounds for the proposed framework.
• Experimental results on synthetic data and MNIST dataset demonstrate the effectiveness of the approach.

สถิติ

Wir zeigen, dass eine einfache, aber nicht intuitive Änderung des Ziels in (3) - die Hinzufügung eines entropischen Regularisierungsterms - es ermöglicht, die ursprüngliche Verteilung PX aus den privatisierten Proben Yi unter de-facto zu lernen.
Entropische Regularisierung für Optimal Transport GANs hat in der früheren Literatur ein großes Interesse geweckt.
Wir zeigen ähnliche Konvergenzgarantien für den privatisierten Rahmen sowohl für p = 1 als auch für p = 2.

คำพูด

"Entropische Regularisierung des optimalen Transports ermöglicht es eindeutig, die Effekte des Privatisierungsrauschens zu mildern und die Konvergenz zu erleichtern."
"Unser Rahmen kann potenziell auch im unprivatisierten Rahmen nützlich sein, um die Konvergenz zu erleichtern, ohne die Lösung zu beeinflussen."

ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจาก

Training generative models from privatized data

by Dari... ที่ arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2306.09547.pdf

สอบถามเพิ่มเติม

Wie kann die vorgeschlagene Methode in anderen Bereichen der maschinellen Lernforschung angewendet werden

Die vorgeschlagene Methode der Entropie-Regularisierung des optimalen Transports kann in anderen Bereichen der maschinellen Lernforschung angewendet werden, insbesondere in Situationen, in denen Datenschutz und Datenschutzgarantien eine wichtige Rolle spielen. Zum Beispiel könnte sie in der Forschung zur Privatsphäre und Sicherheit eingesetzt werden, um Generative Modelle auf privatisierten Daten zu trainieren, ohne die Privatsphäre der Benutzer zu gefährden. Darüber hinaus könnte die Methode in der verteilten KI eingesetzt werden, um Modelle auf privatisierten Daten von verschiedenen Standorten zu trainieren, ohne die Privatsphäre zu beeinträchtigen. In der medizinischen Bildgebung könnte die Methode verwendet werden, um Modelle auf privatisierten medizinischen Bilddaten zu trainieren, während die Vertraulichkeit der Patientendaten gewahrt bleibt.

Welche potenziellen Nachteile könnte die Entropie-Regularisierung des optimalen Transports haben

Potenzielle Nachteile der Entropie-Regularisierung des optimalen Transports könnten sein, dass die Einführung von Entropie-Regularisierungstermen zusätzliche Berechnungskosten verursachen kann, da die Optimierung des entropischen optimalen Transports komplexer sein kann als die Optimierung ohne Regularisierung. Darüber hinaus könnte die Entropie-Regularisierung zu einer gewissen Glättung der Ergebnisse führen, was in einigen Anwendungen unerwünscht sein könnte, da sie die Genauigkeit der Generatormodelle beeinträchtigen könnte. Ein weiterer potenzieller Nachteil könnte darin bestehen, dass die Wahl des Regularisierungsparameters kritisch sein kann und eine sorgfältige Abstimmung erfordert, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Wie könnte die Verbindung zur Rate-Distortion-Theorie in anderen Datenschutzkontexten genutzt werden

Die Verbindung zur Rate-Distortion-Theorie könnte in anderen Datenschutzkontexten genutzt werden, um die Trade-offs zwischen Datenkompression, Informationsverlust und Datenschutz zu verstehen. Indem man die Rate-Distortion-Theorie auf Datenschutzprobleme anwendet, kann man analysieren, wie viel Information über die Daten preisgegeben werden muss, um bestimmte Datenschutzgarantien zu gewährleisten. Dies könnte in der Datenschutzforschung hilfreich sein, um die Auswirkungen verschiedener Datenschutzmechanismen auf die Datenkompression und den Informationsverlust zu bewerten und um fundierte Entscheidungen über den Datenschutz zu treffen.