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稳定性是稳定的:可复制性、隐私性和自适应泛化之间的联系。 (英语) Zbl 07844609号

Saha,Barna(编辑)等人,第55届ACM SIGACT计算理论研讨会论文集,STOC’23,美国佛罗里达州奥兰多,2023年6月20日至23日。纽约州纽约市:计算机协会(ACM)。520-527 (2023).

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68季度xx 计算理论
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参考文献:

[1] 诺加·阿龙(Noga Alon)、阿莫斯·贝梅尔(Amos Beimel)、谢·莫兰(Shay Moran)和乌里·斯特默(Uri Stemmer)。2020年。私人分类和在线预测的封闭属性。在学习理论会议上。119-152.
[2] 诺加·阿隆、罗伊·利夫尼、玛丽安·马利亚利斯和谢·莫兰。2019.私人PAC学习意味着Littlestone维度有限。在第51届ACM SIGACT计算理论年度研讨会论文集上。852-860. ·Zbl 1434.68149号
[3] 奥马尔·安吉尔和伊农·斯宾卡。2019.多个随机变量的两两最优耦合。https://doi.org/10.48550/ARXIV.1903.00632 ·Zbl 1496.05115号
[4] Raef Bassily和Yoav Freund。2016.基于典型性的稳定性和隐私。CoRR,abs/1604.03336(2016),arXiv:1604.03336。arxiv:1604.03336
[5] Raef Bassily、Shay Moran、Ido Nachum、Jonathan Shafer和Amir Yehudayoff。2018.使用少量信息的学习者。《算法学习理论》,ALT 2018,2018年4月7日至9日,西班牙加那利群岛Lanzarote,Firdaus Janoos,Mehryar Mohri和Karthik Sridharan(编辑)(机器学习研究论文集,第83卷)。PMLR,25-55岁。http://proceedings.mlr.press/v83/bassily18a.html ·Zbl 1405.68148号
[6] Raef Bassily、Kobbi Nissim、Adam D.Smith、Thomas Steinke、Uri Stemmer和Jonathan R.Ullman。2016年,自适应数据分析的算法稳定性。在2016年6月18日至21日于美国马萨诸塞州剑桥举行的第48届ACM SIGACT年度计算理论研讨会的会议记录中,Daniel Wichs和Yishay Mansour(编辑)。ACM,1046-1059之间。https://doi.org/10.1145/2897518.2897566 10.1145/2897518.2897566 ·Zbl 1376.68122号
[7] 阿莫斯·贝梅尔(Amos Beimel)、科比·尼西姆(Kobbi Nissim)和乌里·斯特默(Uri Stemmer)。2016.私人学习和卫生:纯粹与近似差异隐私。理论计算。,12, 1 (2016), 1-61. https://doi.org/10.4086/toc.2016.v012a00110.4086/toc.2016.v012a001·Zbl 1362.68096号
[8] 奥利维尔·布斯克特和安德烈·埃利塞夫。2002.稳定性和通用性。机器学习研究杂志,2(2002),499-526·Zbl 1007.68083号
[9] 马克·布恩(Mark Bun)、罗伊·利夫尼(Roi Livni)和谢·莫兰(Shay Moran)。2020年。私人分类和在线预测之间的等价性。2020年,IEEE第61届计算机科学基础年会(FOCS)。389-402.
[10] Mark Bun、Thomas Steinke和Jonathan R.Ullman。2019.下定决心:差异隐私中在线查询的代价。J.隐私保密,9,1(2019),https://doi.org/10.29012/jpc.65510.29012/jpc.655·Zbl 1410.68111号
[11] Mark Bun、Jonathan R.Ullman和Salil P.Vadhan。2018年。指纹代码和近似差别隐私的价格。SIAM J.计算。,47, 5 (2018), 1888-1938. https://doi.org/10.1137/15M103358710.1137/15M1033587号·Zbl 1402.68071号
[12] 雷切尔·卡明斯(Rachel Cummings)、卡特里娜·利吉特(Katrina Ligett)、科比·尼西姆(Kobbi Nissim)、亚伦·罗斯(Aaron Roth)和吴志伟(Zhiwei Steven Wu)。2016.具有稳健泛化保证的自适应学习。《第29届学习理论会议论文集》,2016年6月23日至26日,美国纽约COLT,Vitaly Feldman、Alexander Rakhlin和Ohad Shamir(编辑)(JMLR研讨会和会议论文集,第49卷)。JMLR.org,772-814。http://proceedings.mlr.press/v49/cummings16.html
[13] L.Devroye和T.Wagner。1979.潜在函数规则的无分布性能界限。IEEE信息理论汇刊,25,5(1979),601-604。https://doi.org/10.109/TIT.1979.105608710.1109/TIT.1979.1056087·兹比尔0432.62040
[14] 辛西娅·德沃克(Cynthia Dwork)、维塔利·费尔德曼(Vitaly Feldman)、莫里茨·哈德(Moritz Hardt)、托尼安·皮塔西(Toniann Pitassi)、奥马尔·莱因戈尔德(Omer Reingold)和亚伦·罗斯(Aaron Roth)。2015.自适应数据分析和暂存重用的推广。《神经信息处理系统进展》第28期:2015年12月7日至12日,加拿大魁北克蒙特利尔,科琳娜·科尔特斯,尼尔·D·劳伦斯,丹尼尔·李,Masashi Sugiyama和罗曼·加内特(编辑)。2350-2358. https://proceedings.neurips.cc/paper/2015/hash/bad5f33780c42f2588878a9d07405083-Abstract.html ·Zbl 1359.62437号
[15] 辛西娅·德沃克、维塔利·费尔德曼、莫里茨·哈特、托尼安·皮塔西、奥马尔·莱因戈尔德和亚伦·莱昂·罗斯。2015年,在自适应数据分析中保持统计有效性。2015年6月14日至17日,美国俄勒冈州波特兰市STOC 2015第四十七届年度ACM计算机理论研讨会论文集,Rocco A.Servedio和Ronitt Rubinfeld(编辑)。美国医学会,117-126。https://doi.org/10.1145/2746539.2746580 10.1145/2746539.2746580 ·Zbl 1321.68401号
[16] 辛西娅·德沃克(Cynthia Dwork)、弗兰克·麦克谢里(Frank McSherry)、科比·尼西姆(Kobbi Nissim)和亚当·史密斯(Adam D.Smith)。2016年,在私人数据分析中校准噪音敏感性。《私人机密性杂志》,第7期,第3期(2016年),第17-51页。https://doi.org/10.29012/jpc.v7i3.40510.29012/jpc.v7版本3.405·Zbl 1112.94027号
[17] 辛西娅·德沃克(Cynthia Dwork)、盖伊·罗斯布鲁姆(Guy N.Rothblum)和萨利尔·巴丹(Salil P.Vadhan)。2010.增强和差异隐私。在2010年10月23日至26日于美国内华达州拉斯维加斯举行的第51届IEEE计算机科学基础年会上,IEEE计算机学会,51-60。https://doi.org/10.109/FOCS.2010.1210.1109/FOCS.2010.12年10月10日
[18] 辛西娅·德沃克(Cynthia Dwork)、亚当·史密斯(Adam D.Smith)、托马斯·斯坦克(Thomas Steinke)、乔纳森·乌尔曼(Jonathan R.Ullman)和萨利尔·巴丹(Salil P.Vadhan)。2015年,痕量的可靠可追溯性。在IEEE第56届计算机科学基础年度研讨会上,FOCS 2015,美国加利福尼亚州伯克利,2015年10月17-20日,Venkatesan Guruswami(Ed.)。IEEE计算机学会,650-669。https://doi.org/10.109/FOCS.2015.4610.1109/FOCS.2015.46
[19] 巴迪赫·加齐(Badih Ghazi)、诺亚·戈洛维奇(Noah Golowich)、拉维·库马尔(Ravi Kumar)和帕辛·马努兰西(Pasin Manurangsi)。2021.抽样高效的适当PAC学习,具有近似差异的隐私。第53届ACM SIGACT计算理论年会论文集。183-196. ·Zbl 07765163号
[20] Badih Ghazi、Ravi Kumar和Pasin Manurangsi。2021.通过相关抽样进行用户级差异私人学习。《神经信息处理系统进展34:2021年神经信息处理系统年会》,NeurIPS 2021,2021年12月6日至14日,虚拟,Marc’Aurelio Ranzato、Alina Beygelzimer、Yann N.Dauphin、Percy Liang和Jennifer Wortman Vaughan(编辑)。20172-20184. https://proceedings.neurips.cc/paper/2021/hash/a89cf525e1d9f04d16ce31165e139a4b-Abstract.html
[21] 诺亚·戈洛维奇(Noah Golowich)。2021.增长条件下的差异私人非参数回归。在学习理论会议上,COLT 2021,2021年8月15-19日,美国科罗拉多州博尔德,米哈伊尔·贝尔金和萨默里·科波图夫(编辑)(机器学习研究论文集,第134卷)。PMLR,2149-2192。http://proceedings.mlr.press/v134/golowich21.html
[22] Max Hopkins、Daniel M.Kane、Shachar Lovett和Gaurav Mahajan。2022.真正的学习是你所需要的。在2022年7月2日至5日于英国伦敦举行的学习理论会议上,Po-Ling Loh和Maxim Raginsky(编辑)(机器学习研究论文集,第178卷)。PMLR,3015-3069。https://proceedings.mlr.press/v178/hopkins22a.html
[23] 罗素·英帕利亚佐(Russell Impagliazzo)、雷克斯·雷(Rex Lei)、托尼安·皮塔西(Toniann Pitassi)和杰西卡·索雷尔(Jessica Sorrell)。2022.学习中的再现性。在STOC’22:54届ACM SIGACT计算机理论年度研讨会上,意大利罗马,2022年6月20日至24日,Stefano Leonardi和Anupam Gupta(编辑)。美国医学会,818-831。https://doi.org/10.1145/3519935.351997310.1145/3519935.3519973
[24] 克里斯托弗·荣格(Christopher Jung)、卡特里娜·利吉特(Katrina Ligett)、塞思·内尔(Seth Neel)、亚伦·罗斯(Aaron Roth)、赛义德·谢里菲·马尔瓦杰迪(Saeed Sharifi-Malvajerdi)和莫西·申菲尔德。2020年,差异隐私的一般化保障新分析。第11届理论计算机科学创新会议,ITCS 2020,2020年1月12日至14日,美国华盛顿州西雅图,托马斯·维迪克(编辑)(LIPIcs,第151卷)。达格斯图尔-莱布尼兹·泽特鲁姆宫(Schloss Dagstuhl-Leibniz-Zentrum für Informatik),31:1-31:17。https://doi.org/10.4230/LIPIcs.ITCS2020.3110.4230/LIPIcs公司。国际贸易委员会2020.31·Zbl 07650379号
[25] Young Hun Jung、Baekjin Kim和Ambuj Tewari,2020年。在线学习和非二进制分类的私人学习的等价性。第34届神经信息处理系统国际会议论文集(NIPS'20)。Curran Associates Inc.,美国纽约州Red Hook,第1401条,共10页。国际标准编号:9781713829546
[26] Alkis Kalavasis、Amin Karbasi、Shay Moran和Grigoris Velegkas。2023.学习算法的统计不可区分性。个人沟通。
[27] 卡特里娜·利吉特(Katrina Ligett)和莫西·申菲尔德(Moshe Shenfeld)。2019.自适应泛化的一个必要且充分的稳定性概念。《神经信息处理系统进展》第32期:2019年神经信息处理体系年度会议,2019年NeurIPS,2019年间12月8日至14日,加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华,汉娜·M·瓦拉赫,雨果·拉罗谢尔,艾琳娜·贝格尔齐默,佛罗伦萨·德阿尔奇-布,艾米莉·福克斯和罗曼·加内特(编辑)。11481-11490之间。https://proceedings.neurips.cc/paper/2019/hash/c5df4f4eabf1cbcfeb50fbf97c5289f-Abstract.html
[28] Frank McSherry和Kunal Talwar。2007.通过差异隐私进行机制设计。第48届IEEE计算机科学基础年会(FOCS’07)论文集。IEEE计算机学会,美国94-103。编号:0769530109https://doi.org/10.1109/FOCS.2007.412007年10月10日/FOCS.201·Zbl 1232.68047号
[29] 科比·尼西姆、亚当·史密斯、乌里·斯特默、托马斯·斯坦克和乔纳森·厄尔曼。2018.选拔后概括的限制。神经信息处理系统进展,31(2018)。
[30] Maxim Raginsky、Alexander Rakhlin、Matthew Tsao、Yihong Wu和Aolin Xu。2016年,学习算法稳定性和偏差的信息论分析。2016年9月11日至14日,英国剑桥,2016年ITW,2016年IEEE信息理论研讨会。IEEE,26-30。https://doi.org/10.109/ITW.2016.76067892016年10月10日至2016年7月606789日
[31] 瑞安·罗杰斯(Ryan Rogers)、亚伦·罗斯(Aaron Roth)、亚当·史密斯(Adam D.Smith)、内森·斯雷布罗(Nathan Srebro)、奥姆·塔卡尔(Om Thakkar)和布莱克·伍德沃思(Blake E.Woodworth)。2020年,自适应数据分析实证方法的保证有效性。第23届国际人工智能与统计会议,AISTATS 2020,2020年8月26日至28日,在线[意大利西西里岛巴勒莫],Silvia Chiappa和Roberto Calandra(编辑)(机器学习研究论文集,第108卷)。PMLR,2830-2840。http://proceedings.mlr.press/v108/rogers20a.html
[32] Ryan M.Rogers、Aaron Roth、Adam D.Smith和Om Thakkar。2016年,最大信息、差异隐私和选择后假设测试。在2016年10月9日至11日于美国新泽西州新不伦瑞克凯悦酒店举行的IEEE第57届计算机科学基础年度研讨会上,Irit Dinur(编辑)。IEEE计算机学会,487-494。https://doi.org/10.109/FOCS.2016.5910.1109/FOCS.2016.59
[33] W·H·罗杰斯和T·J·瓦格纳。1978年,有限样本分布-无性能限制的地方歧视规则。《统计年鉴》,6,3(1978),506-514。https://doi.org/10.1214/aos/117634419610.1214/aos/1176344196·Zbl 0385.62041号
[34] 丹尼尔·拉索和詹姆斯·邹。2016年,利用信息理论控制自适应数据分析中的偏差。Arthur Gretton和Christian C.Robert(编辑)在《第19届国际人工智能与统计会议论文集》(AISTATS 2016,西班牙加的斯,2016年5月9日至11日)中(JMLR研讨会和会议论文集,第51卷)。JMLR.org,1232-1240。http://proceedings.mlr.press/v51/russo16.html
[35] Shai Shalev-Shwartz、Ohad Shamir、Nathan Srebro和Karthik Sridharan。2010.可学习性、稳定性和一致收敛性。机器学习研究杂志,11(2010),2635-2670·Zbl 1242.68247号
[36] 托马斯·斯坦克和莉迪亚·扎金蒂诺。2020年。通过有条件相互信息推断泛化。在学习理论会议上,COLT 2020,2020年7月9日至12日,虚拟事件[Graz,奥地利],Jacob D.Abernethy和Shivani Agarwal(编辑)(机器学习研究论文集,第125卷)。PMLR,3437-3452。http://proceedings.mlr.press/v125/steinke20a.html
[37] 徐敖林和马克西姆·拉金斯基。2017.学习算法泛化能力的信息论分析。《神经信息处理系统进展》第30期:2017年12月4日至9日,美国加利福尼亚州长滩,伊莎贝·盖恩,乌里克·冯·卢克斯堡,萨米·本吉奥,汉纳·M·瓦拉赫,罗伯·弗格斯,S.V.N.维什瓦纳森和罗曼·加内特(编辑)。2524-2533. https://proceedings.neurips.cc/paper/2017/hash/ad71c82b22f4f65b9398f76d8be4c615-Abstract.html ·Zbl 1366.94211号
[38] Tijana Zrnic和Moritz Hardt。2019.自适应数据分析中的自然分析师。2019年6月9日至15日在美国加利福尼亚州长滩举行的第36届国际机器学习会议论文集,Kamalika Chaudhuri和Ruslan Salakhutdinov(编辑)(机器学习研究论文集,第97卷)。PMLR,7703-7711。http://proceedings.mlr.press/v97/zrnic19a.html
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