Icke-interaktiv lokal differential integritet (LDP) kräver dataanalytiker för att samla in data från användare genom bullriga kanalen på en gång. I detta dokument utvidgar vi gränserna för icke-interaktiv inlärning och uppskattning av LDP ur flera aspekter. För inlärning med jämna generaliserade linjära förluster, föreslår vi en ungefärlig stokastisk lutning orakel uppskattas från icke-interaktiv LDP-kanal med Chebysjev expansion, som kombineras med inexakt gradient metoder för att erhålla en effektiv algoritm med kvasi-polynomisk prov komplexitet bunden. För den högdimensionella världen, upptäcker vi att under l 2 -norm antagande på datapunkter, hög-dimensionell gles linjär regression och genomsnittlig uppskattning kan uppnås med logaritmiskt beroende av dimension, med hjälp av slumpmässig projektion och ungefärlig återhämtning. Vi utökar också våra metoder till Kernel Ridge Regression. Vårt arbete är det första som gör det möjligt att lära sig och uppskatta ett brett spektrum av lärandeuppgifter enligt icke-interaktiv LDP-modell.
Ref beaktade vissa specifika förlustfunktioner i höga dimensioner, såsom gles linjär regression och kornryggsregression.
Collect at Once, Use Effectively: Making Non-interactive Locally Private Learning Possible
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}