核心概念
In diesem Papier adressieren wir die Herausforderungen von Datenheterogenität und Datenschutz im Kontext des föderalen Transferlernens. Wir führen das Konzept der föderalen differentiellen Privatsphäre ein, das Datenschutzgarantien für jeden Datensatz ohne einen vertrauenswürdigen zentralen Server bietet. Unter dieser Privatsphäreneinschränkung untersuchen wir drei klassische statistische Probleme und quantifizieren die Kosten von Privatsphäre und Datenheterogenität.
摘要
Das Papier befasst sich mit dem föderalen Transferlernen (FTL), bei dem das Ziel darin besteht, die Lernleistung auf einem Zieldatensatz durch die effektive Einbeziehung von Hilfsdatensätzen zu verbessern, während gleichzeitig der Schutz der Privatsphäre für jeden einzelnen Datensatz gewährleistet wird.
Zunächst führen die Autoren das Konzept der föderalen differentiellen Privatsphäre (FDP) ein, das Datenschutzgarantien für jeden Datensatz ohne einen vertrauenswürdigen zentralen Server bietet. Unter dieser Privatsphäreneinschränkung untersuchen sie dann drei klassische statistische Probleme mit zunehmender Dimensionalität:
Schätzung des univariaten Mittelwerts (Abschnitt 2):
Die Autoren entwickeln ein privates föderales Lernverfahren und zeigen dessen Optimalität, wenn die Ziel- und Hilfsdatensätze die gleiche Stichprobengröße haben.
Sie leiten eine Minimax-Untergrenze her, die zeigt, dass ihr Schätzer bis auf logarithmische Faktoren optimal ist.
Niedrigdimensionale lineare Regression (Abschnitt 3):
Die Autoren modifizieren ein bestehendes privates Gradientenabstiegsverfahren, um die Bedingungen an die Stichprobengröße zu verbessern.
Sie analysieren dann das FTL-Regressionsproblem und zeigen, dass ihr Schätzer die Minimax-Rate bis auf poly-logarithmische Faktoren erreicht.
Hochdimensionale lineare Regression (Abschnitt 4):
Für dieses Problem, das im FTL-Kontext weitgehend unerforscht ist, schlagen die Autoren einen Algorithmus mit einer Obergrenze für den Schätzfehler vor und diskutieren dessen Optimalität.
Die Ergebnisse zeigen, dass die FDP-Rate eine Zwischenlösung zwischen den bekannten Modellen der zentralen und lokalen differentiellen Privatsphäre darstellt und die Kosten von Privatsphäre und Datenheterogenität quantifiziert.
統計資料
Die Stichprobengröße n an jedem Standort muss mindestens log(1/(δη))/ϵ betragen, damit jeder private Mittelwertschätzer eine zuverlässige Leistung aufweist.
Die Stichprobengröße der Hilfsdatensätze muss größer als die des Zieldatensatzes sein, damit der informative Hilfsdatensatz in die Schätzung aufgenommen wird.
Der Logarithmus der maximalen Stichprobengröße über alle Standorte muss kleiner oder gleich dem Logarithmus der Stichprobengröße des Zieldatensatzes sein.
引述
"In diesem Papier formalisierten wir den Begriff des föderalen Transferlernens (FTL) innerhalb eines neuartigen Rahmens der differentiellen Privatsphäre."
"Unsere Analysen berücksichtigen die Datenheterogenität und Privatsphäre und unterstreichen die grundlegenden Kosten von beidem im föderalen Lernen sowie den Nutzen des Wissenstransfers über Datensätze hinweg."