I detta dokument introducerar vi ett nytt begrepp om algoritmisk stabilitet som kallas typisk stabilitet. När vårt mål är att släppa verkligt värderade frågor (statistik) som beräknas över en datauppsättning, detta begrepp kräver inte frågorna att vara av begränsad känslighet - ett tillstånd som allmänt antas under en standardbegrepp av algoritmisk stabilitet känd som differential integritet [DMNS06, Dwo06]. I stället kräver typisk stabilitet att utmatningen av frågan, när den beräknas på en datauppsättning som hämtas från den underliggande distributionen, ska "välkoncentreras" kring dess förväntade värde med avseende på denna distribution. Typisk stabilitet kan också motiveras som en alternativ definition för databasintegritet (i sådana fall kallar vi det typisk integritet). I likhet med differentiell integritet har detta begrepp flera viktiga egenskaper, bland annat robusthet mot efterbehandling och adaptiv sammansättning. Vi diskuterar också garantierna för typisk stabilitet på generaliseringsfelet (dvs. skillnaden mellan värdet av den fråga som beräknas på datasetet och det förväntade värdet av frågan med avseende på den sanna datadistributionen). Vi visar att dessa garantier håller för en bredare klass av frågor än de av begränsad känslighet frågor. Denna klass innehåller alla frågor vars utdatadistributioner har en "lätt" svans, t.ex. subgaussiska och subexponentiella frågor. I synnerhet visar vi att om en typisk stabil interaktion med ett dataset ger en fråga från den klassen, då denna fråga när den utvärderas på samma dataset kommer att ha liten generalisering fel med hög sannolikhet (dvs, det kommer inte att överpassa till datasetet). Vi diskuterar sammansättningsgarantierna för typisk stabilitet och bevisar en kompositionsteorem som ger en karakterisering av nedbrytningen av parametrarna för typisk stabilitet/privacy under k-faldig adaptiv sammansättning. Vi ger också enkla ljud-addition algoritmer som uppnår detta begrepp. Dessa algoritmer liknar sina olika privata motsvarigheter, men den extra buller kalibreras på olika sätt.
Mycket nyligen, Bassily och Freund REF föreslå en algoritmisk stabilitet begrepp kallas typisk stabilitet som ger generalisering för en bredare klass av frågor än den av begränsad känslighet frågor (bounded sensibility is o en required by di erential privacy).
Typicality-Based Stability and Privacy
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}