Private Gradient Descent for Linear Regression: Tighter Error Bounds and Instance-Specific Uncertainty Estimation
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Brown, Gavin, Dvijotham, Krishnamurthy, Evans, Georgina, Liu, Daogao, Smith, Adam, Thakurta, Abhradeep |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Correlated Noise Provably Beats Independent Noise for Differentially Private Learning
von: Choquette-Choo, Christopher A., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Choquette-Choo, Christopher A., et al.
Veröffentlicht: (2023)
On Design Principles for Private Adaptive Optimizers
von: Ganesh, Arun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ganesh, Arun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Efficient and Near-Optimal Noise Generation for Streaming Differential Privacy
von: Dvijotham, Krishnamurthy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dvijotham, Krishnamurthy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Differentially Private Parameter-Efficient Fine-tuning for Large ASR Models
von: Liu, Hongbin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Hongbin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Correlated Noise Mechanisms for Differentially Private Learning
von: Pillutla, Krishna, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pillutla, Krishna, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Differentially Private Stochastic Gradient Descent with Fixed-Size Minibatches: Tighter RDP Guarantees with or without Replacement
von: Birrell, Jeremiah, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Birrell, Jeremiah, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimal Rates for $O(1)$-Smooth DP-SCO with a Single Epoch and Large Batches
von: Choquette-Choo, Christopher A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Choquette-Choo, Christopher A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Differentially Private Stream Processing at Scale
von: Zhang, Bing, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Bing, et al.
Veröffentlicht: (2023)
InvisibleInk: High-Utility and Low-Cost Text Generation with Differential Privacy
von: Vinod, Vishnu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Vinod, Vishnu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hush! Protecting Secrets During Model Training: An Indistinguishability Approach
von: Ganesh, Arun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ganesh, Arun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Recycling Scraps: Improving Private Learning by Leveraging Intermediate Checkpoints
von: Shejwalkar, Virat, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Shejwalkar, Virat, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Near Exact Privacy Amplification for Matrix Mechanisms
von: Choquette-Choo, Christopher A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Choquette-Choo, Christopher A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Last Iterate Advantage: Empirical Auditing and Principled Heuristic Analysis of Differentially Private SGD
von: Steinke, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Steinke, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Power of Sampling: Dimension-free Risk Bounds in Private ERM
von: Lee, Yin Tat, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Lee, Yin Tat, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Privacy Amplification for Matrix Mechanisms
von: Choquette-Choo, Christopher A., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Choquette-Choo, Christopher A., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Tighter Bounds for Local Differentially Private Core Decomposition and Densest Subgraph
von: Henzinger, Monika, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Henzinger, Monika, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Private Geometric Median in Nearly-Linear Time
von: Kumar, Syamantak, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kumar, Syamantak, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Insufficient Statistics Perturbation: Stable Estimators for Private Least Squares
von: Brown, Gavin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Brown, Gavin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Differentially Private Bilevel Optimization: Efficient Algorithms with Near-Optimal Rates
von: Lowy, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lowy, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Tighter Risk Bounds for Mixtures of Experts
von: Akretche, Wissam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Akretche, Wissam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Analyzing the Differentially Private Theil-Sen Estimator for Simple Linear Regression
von: Sarathy, Jayshree, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Sarathy, Jayshree, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Adaptive Batch Size for Privately Finding Second-Order Stationary Points
von: Liu, Daogao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Daogao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning with Locally Private Examples by Inverse Weierstrass Private Stochastic Gradient Descent
von: Dufraiche, Jean, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Dufraiche, Jean, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Improved Sample Complexity for Private Nonsmooth Nonconvex Optimization
von: Kornowski, Guy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kornowski, Guy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Preserving Expert-Level Privacy in Offline Reinforcement Learning
von: Sharma, Navodita, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sharma, Navodita, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Faster Algorithms for User-Level Private Stochastic Convex Optimization
von: Lowy, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lowy, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Training Large ASR Encoders with Differential Privacy
von: Chauhan, Geeticka, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chauhan, Geeticka, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adapting AlphaEvolve to Optimize Fully Homomorphic Encryption on TPUs
von: Gorantala, Shruthi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gorantala, Shruthi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Adaptive Diffusion Denoised Smoothing : Certified Robustness via Randomized Smoothing with Differentially Private Guided Denoising Diffusion
von: Shpilevskiy, Frederick, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shpilevskiy, Frederick, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Private Stochastic Convex Optimization with Heavy Tails: Near-Optimality from Simple Reductions
von: Asi, Hilal, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Asi, Hilal, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Through the Stealth Lens: Attention-Aware Defenses Against Poisoning in RAG
von: Choudhary, Sarthak, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Choudhary, Sarthak, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Private Linear Regression with Differential Privacy and PAC Privacy
von: Yang, Hillary, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Hillary, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Relative Gaussian Mechanism and its Application to Private Gradient Descent
von: Hendrikx, Hadrien, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Hendrikx, Hadrien, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Tighter Privacy Analysis for Truncated Poisson Sampling
von: Ganesh, Arun
Veröffentlicht: (2025)
von: Ganesh, Arun
Veröffentlicht: (2025)
Subset-Based Instance Optimality in Private Estimation
von: Dick, Travis, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Dick, Travis, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Differentially Private Sparse Linear Regression with Heavy-tailed Responses
von: Tian, Xizhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tian, Xizhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Individual Privacy Accounting for Differentially Private Stochastic Gradient Descent
von: Yu, Da, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Yu, Da, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Indirect Prompt Injections: Are Firewalls All You Need, or Stronger Benchmarks?
von: Bhagwatkar, Rishika, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bhagwatkar, Rishika, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Private Online Learning via Lazy Algorithms
von: Asi, Hilal, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Asi, Hilal, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Expressive Losses for Verified Robustness via Convex Combinations
von: De Palma, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: De Palma, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Ähnliche Einträge
-
Correlated Noise Provably Beats Independent Noise for Differentially Private Learning
von: Choquette-Choo, Christopher A., et al.
Veröffentlicht: (2023) -
On Design Principles for Private Adaptive Optimizers
von: Ganesh, Arun, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Efficient and Near-Optimal Noise Generation for Streaming Differential Privacy
von: Dvijotham, Krishnamurthy, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Differentially Private Parameter-Efficient Fine-tuning for Large ASR Models
von: Liu, Hongbin, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Correlated Noise Mechanisms for Differentially Private Learning
von: Pillutla, Krishna, et al.
Veröffentlicht: (2025)