Vi anser att problemet med Bayesian lärande på känsliga dataset och presentera två enkla men något överraskande resultat som kopplar Bayesian lärande till "differentiell integritet", en kryptografisk strategi för att skydda individ-nivå integritet samtidigt tillåta databas-nivå verktyg. Särskilt visar vi att enligt standardantaganden, att få ett enda prov från en bakre fördelning är differentialt privat "fritt". Vi kommer att se att estimator är statistiskt konsekvent, nära optimal och beräkningsbart när Bayesian modellen av intresse är konsekvent, optimal och dragbar. På samma sätt men separat, visar vi att en ny rad av verk som använder stokastisk lutning för Hybrid Monte Carlo (HMC) provtagning också bevara differentially integritet med mindre eller inga ändringar av algoritmiska förfarandet alls, dessa observationer leder till en "när som helst" algoritm för Bayesian lärande under integritetsbegränsning. Vi visar att det presterar mycket bättre än den senaste differential privata metoder på syntetiska och verkliga dataset.
REF visar att Bayesian bakre provtagning erbjuder olika integritetsgarantier.
Privacy for Free: Posterior Sampling and Stochastic Gradient Monte Carlo
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}