Accuracy Improvement in Differentially Private Logistic Regression: A Pre-trainingApproach
محل انتشار: نخستین همایش "هوش مصنوعی و فناوری های آینده نگر"
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 106
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICAIFT01_005
تاریخ نمایه سازی: 16 بهمن 1402
چکیده مقاله:
Machine learning (ML) models can memorize trainingdatasets. As a result, training ML models on privatedatasets can lead to the violation of individuals’privacy. Differential privacy (DP) is a rigorous privacynotion to preserve the privacy of the underlyingtraining datasets. However, training ML models in aDP framework usually degrades the accuracy of MLmodels. This paper aims to increase the accuracy of aDP logistic regression (LR) via a pre-training module.In more detail, we initially pre-train our LR model on apublic training dataset without any privacy concern.Then, we fine-tune our DP-LR model with the privatedataset. In the numerical results, we show that adding apre-training module significantly improves theaccuracy of the DP-LR model.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammad Hoseinpour
Babol Noshirvani University of Technology, Babol
Milad Hoseinpour
Tarbiat Modares University, Tehran
Ali Aghagolzadeh
Babol Noshirvani University of Technology, Babol