ការបង្រៀនអំពីភាពឯកជនខុសគ្នា: DP‑SGD, DP‑SAM, និងការប្រមូលផ្តុំសុវត្ថិភាពបានពន្យល់

ភាពឯកជនខុសគ្នា (DP) ទៅជា ប្លុកស្ថាបនាធំប៉ុន្តែ នៅក្នុងប្រព័ន្ធម៉ាស៊ីនរៀនស modernos ដែលការការពារទិន្នន័យអ្នកប្រើ មិនមែនជាការជ្រើសរើសទេ ប៉ុន្តែជាការបាមតម្រូវ។ ជំនួសការពឹងពាចលើការជឿន DP ផ្តល់ការធានាគណិតវិទ្យាថា ទិន្នន័យម្នាក់ឯង មិនអាចប៉ះពាល់ឲ្យ បន្ទាន់និងម៉ូដែលចុងក្រោយបានយ៉ាងធំ។

ក្នុងពាក្យសាមញ្ញ អ្វីៗគួរត្រូវមានអ្វីក្រេះៗ គឺជាដីតំណាងមិនឲ្យលើកលែងទេ។

គំនិតនេះ​សំបូរពី​ម៉ាត្រិកពីរបី៖

• ε (epsilon), តើព័ត៌មានពីម្នាក់ឯងអាចឈ្លាសលួចបានប៉ុនណា (តិចល្អជាង)
• δ (delta), ភាពរាបរាល់នៃកំណត់អាចនឹងមិនខុសគ្នាត្រឹមត្រូវទេ

និងបញ្ហានៅក្នុង ML ជាក់ស្តែងគឺមិនមែនជាការកំណត់ DP ទេ ប៉ុន្តែ គឺជាការធ្វើឱ្យវាធ្វើការល្អប្រសើរ ដោយមិនបំពានលើសមត្ថភាពរបស់ម៉ូដែល។

DP-SGD: ការធ្វើការដៃជាមួយភាពឯកជនខុសគ្នា

ប្រព័ន្ធ DP ធ្វើការពិតភាគច្រើន ទាំងអស់កើតឡើងដោយមាន DP-SGD (Differentially Private Stochastic Gradient Descent)។ វាប្តូរពី SGD ធម្មតាក្នុងពីរប្រការសំខាន់។

របៀបដែល DP-SGD ធ្វើការពិត

ជំនួសការប្រើប្រាស់គ្រាន់ៗពីក.gradient ធម្មតាចារាជាសូមបង្ហាញពីឆ្នាំពី ១. Gradient clipping, កំណត់ឱ្យមានអារម្មណ៍ពីអ្នកអ​ង្វី ២. Noise injection, បន្ថែមសំលេង Gaussian ដើម្បីលាក់វាល និងឱ្យចំណេះដឹងល្អ

ការ​ចម្រុះ​នេះធ្វើឱ្យ​ទិន្នន័យម្នាក់ឯងមិនអាចលាន់ដំណើរការសិក្សាបានទេ។

ម៉ាត្រិកសំខាន់នៅ ក្នុង DP-SGD

លេខខ្លះ គឺមិនមែនអ្វីដែលអ្នក "ឈ្នះដោយអារម្មណ៍" ទេ។ វាត្រូវបានគណនាដោយប្រើ privacy accountant ដែលតាមដានការបាត់បង់ភាពឯកជនសរុបក្នុងមេលកងុត។

ការប្រមូលផ្តុំសុវត្ថិភាព និងភាពឯកជនខុសគ្នា

គំនិតទាំងពីរនេះគឺញ៉ាំសឹកពេលបង្ហោះ ទន្ទឹមគ្នាញ៉ាំជាពិសេសប៉ុន្តែវាការពីឧស្ម័នផ្សែងផ្សេង។

ការប្រមូលផ្តុំសុវត្ថិភាព ការពារទិន្នន័យក្នុងចំណោមឬពេលវេលា។ ខណៈដែលភាពឯកជនខុសគ្នា គឺការពារ ការចេញអ្នកប្រយោលជាចុងក្រោយពីម៉ូដែល។

នៅក្នុងប្រព័ន្ធផលិតវាក្នុងការទំនាក់ទំនងគ្នា៖

Secure Aggregation + DP = ការការពារពីការលិនលិតជើងមិនគិត

DP-SAM: ការកែលម្អសមត្ថភាពនៅក្រោមភាពឯកជន

មួយចំនួនចាស់ៗ សំខាន់ដែលមិនបានស្ដា DP-SGD គឺការកំណត់សមត្ថភាពពេលនហយ៉ូន។ នេះគឺគេអ្នកសរសេរពី DP-SAM (Differentially Private Sharpness-Aware Minimization)។

គំនិតនៅក្រោម DP-SAM គឺមានភាពសាមញ្ញ ប៉ុន្តែមានអំណាចដែលយ៉ាងទូលាយ៖

ជំនួសបង្ហាញសេដ្ឋធម៌ក្នុងមិននៅក្លែងខ្វក់ (ទីតាំងមានរស្មី) វាផ្តន្ទាមទុកអាថ៌គ្គីលគិតនានា ទៅកាន់ flat minima ដែលទាំងអស់មួយ។

នេះជួយបំផុតដោយៈ

• សំលេងមិនមានឥទ្ធិពលម៉ត្រ
• ម៉ូដែលមិនអាចហ៊ុមនៅក្រោមពីការពារច្បាស់ចោះ
• ភាពខុសគ្នានៅតាមពពាតប្រុងប្រយ័ត្នលើ DP-SEM

មើលរកំណោះសម្រួលគឺសាកសួរសម្រាប់ របៀបណា ខ្យល់នោះគឺជាកម្លាំងឬសធ្ងន់។

ការប្រៀបធៀប: DP-SGD vs DP-SAM

ប្រតិបត្តិការ ដំណើរការសិក្សា DP

នៅក្នុងដំណើរការពិត អនុវត្ត DP មិនមែនជារបៀបនៃគណិតវិទ្យា ប៉ុន្តែគឺមានភាពពិតដែលជាសម្ព័ន្ធ។

សំរាប់សិក្សាទែងៗគឺអាចជាមុនដូចជេះនេះ៖

1. កំណត់គោលបំណងឯកជន (ε, δ)
2. សិក្សាម៉ូដែលការស្រោចជាមួយ DP-SGD
3. អ្នកវាយតម្លៃ ដើម្បីចាប់ពីធ្លាក់-ឯកជន
4. អនុវត្ត Secure Aggregation (បើគ្រប់គ្រងសហគ្រាស)
5. សាកល្បងជាមួយ DP-SAM ប្រសិនបើភាពខុសគ្នាគ្មានគុណភាព
6. ប្រើកណ្តាប់ខ្យល់សម្រាប់ការត្រួតពិនិត្យចុង
7. ចុះកំណត់លទ្ធផលសម្រាប់ការបង្កើននិងការត្រួតពិនិត្យ

ការទទួលបានចុងក្រោយ

ភាពឯកជនខុសគ្នាគឺមិនមែនជាវិធីសាស្រមួយទេ ប៉ុន្តែជាលំហូរ​នៃការរចនា។

DP-SGD ផ្តល់មូលដ្ឋាន, Secure Aggregation ដើម្បីបន្តរលិខិតសុវត្ថិភាព និង DP-SAM ជួយស្ពានសមត្ថភាព បើសំលេងឯកជនទុំ​សើមនុស្សពពូណុវសំលេងក្លែងក្លាយ។

នៅក្នុងការអនុវត្តច្រើន ប្រព័ន្ធពិតជាច្រើនប្រើប្រាស់ការបម្រើគ្នានូវ៣យ៉ាងកើនគ្នាក៏ដូចជា អាចគិតថាអំពី​រំលោភ។