A Stochastic Optimization Framework for Private and Fair Learning From Decentralized Data
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Gupta, Devansh, Poornash, A. S., Lowy, Andrew, Razaviyayn, Meisam |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Private Stochastic Optimization With Large Worst-Case Lipschitz Parameter
di: Lowy, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Lowy, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2022)
Output Perturbation for Differentially Private Convex Optimization: Faster and More General
di: Lowy, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Lowy, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2021)
Private Federated Learning Without a Trusted Server: Optimal Algorithms for Convex Losses
di: Lowy, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Lowy, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2021)
Optimal Differentially Private Model Training with Public Data
di: Lowy, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lowy, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2023)
On the Inherent Privacy of Zeroth Order Projected Gradient Descent
di: Gupta, Devansh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gupta, Devansh, et al.
Pubblicazione: (2025)
f-FERM: A Scalable Framework for Robust Fair Empirical Risk Minimization
di: Baharlouei, Sina, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Baharlouei, Sina, et al.
Pubblicazione: (2023)
Optimal Rates for Pure $\varepsilon$-Differentially Private Stochastic Convex Optimization with Heavy Tails
di: Lowy, Andrew
Pubblicazione: (2026)
di: Lowy, Andrew
Pubblicazione: (2026)
Memory-Efficient Differentially Private Training with Gradient Random Projection
di: Mulrooney, Alex, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mulrooney, Alex, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptively Private Next-Token Prediction of Large Language Models
di: Flemings, James, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Flemings, James, et al.
Pubblicazione: (2024)
DOPPLER: Differentially Private Optimizers with Low-pass Filter for Privacy Noise Reduction
di: Zhang, Xinwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Xinwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Next-Token Prediction of Large Language Models
di: Flemings, James, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Flemings, James, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stochastic Control for Fine-tuning Diffusion Models: Optimality, Regularity, and Convergence
di: Han, Yinbin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Han, Yinbin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Neural Network-Based Score Estimation in Diffusion Models: Optimization and Generalization
di: Han, Yinbin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Han, Yinbin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private In-context Learning via Sampling Few-shot Mixed with Zero-shot Outputs
di: Flemings, James, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Flemings, James, et al.
Pubblicazione: (2025)
Faster Algorithms for User-Level Private Stochastic Convex Optimization
di: Lowy, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lowy, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2024)
DiSK: Differentially Private Optimizer with Simplified Kalman Filter for Noise Reduction
di: Zhang, Xinwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Xinwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
It's All Connected: A Journey Through Test-Time Memorization, Attentional Bias, Retention, and Online Optimization
di: Behrouz, Ali, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Behrouz, Ali, et al.
Pubblicazione: (2025)
Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures
di: Behrouz, Ali, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Behrouz, Ali, et al.
Pubblicazione: (2025)
PiKE: Adaptive Data Mixing for Large-Scale Multi-Task Learning Under Low Gradient Conflicts
di: Li, Zeman, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Zeman, et al.
Pubblicazione: (2025)
Policy Gradient Converges to the Globally Optimal Policy for Nearly Linear-Quadratic Regulators
di: Han, Yinbin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Han, Yinbin, et al.
Pubblicazione: (2023)
Differentially Private Bilevel Optimization: Efficient Algorithms with Near-Optimal Rates
di: Lowy, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lowy, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2025)
Less is More: Convergence Benefits of Fewer Data Weight Updates over Longer Horizon
di: Das, Rudrajit, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Das, Rudrajit, et al.
Pubblicazione: (2026)
How to Make the Gradients Small Privately: Improved Rates for Differentially Private Non-Convex Optimization
di: Lowy, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lowy, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sampling and Loss Weights in Multi-Domain Training
di: Salmani, Mahdi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Salmani, Mahdi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Tradeoffs between convergence rate and noise amplification for momentum-based accelerated optimization algorithms
di: Mohammadi, Hesameddin, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Mohammadi, Hesameddin, et al.
Pubblicazione: (2022)
Optimal Rates for Robust Stochastic Convex Optimization
di: Gao, Changyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gao, Changyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Early Stopping for Large Reasoning Models via Confidence Dynamics
di: Hosseini, Parsa, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hosseini, Parsa, et al.
Pubblicazione: (2026)
Decentralized Differentially Private Power Method
di: Campbell, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Campbell, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2025)
Addax: Utilizing Zeroth-Order Gradients to Improve Memory Efficiency and Performance of SGD for Fine-Tuning Language Models
di: Li, Zeman, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Zeman, et al.
Pubblicazione: (2024)
Synthetic Text Generation for Training Large Language Models via Gradient Matching
di: Nguyen, Dang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nguyen, Dang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Memory Caching: RNNs with Growing Memory
di: Behrouz, Ali, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Behrouz, Ali, et al.
Pubblicazione: (2026)
Efficient Differentially Private Fine-Tuning of Diffusion Models
di: Liu, Jing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Jing, et al.
Pubblicazione: (2024)
Private Heterogeneous Federated Learning Without a Trusted Server Revisited: Error-Optimal and Communication-Efficient Algorithms for Convex Losses
di: Gao, Changyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gao, Changyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Private Rate-Constrained Optimization with Applications to Fair Learning
di: Yaghini, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yaghini, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Accelerated Smoothing: A Scalable Approach to Randomized Smoothing
di: Bhardwaj, Devansh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bhardwaj, Devansh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fair Decentralized Learning
di: Biswas, Sayan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Biswas, Sayan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing Parallelism in Decentralized Stochastic Convex Optimization
di: Eisen, Ofri, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Eisen, Ofri, et al.
Pubblicazione: (2025)
PDSL: Privacy-Preserved Decentralized Stochastic Learning with Heterogeneous Data Distribution
di: Wang, Lina, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Lina, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient Node Selection in Private Personalized Decentralized Learning
di: Zec, Edvin Listo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zec, Edvin Listo, et al.
Pubblicazione: (2023)
Mosaic Learning: A Framework for Decentralized Learning with Model Fragmentation
di: Biswas, Sayan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Biswas, Sayan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Private Stochastic Optimization With Large Worst-Case Lipschitz Parameter
di: Lowy, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Output Perturbation for Differentially Private Convex Optimization: Faster and More General
di: Lowy, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2021) -
Private Federated Learning Without a Trusted Server: Optimal Algorithms for Convex Losses
di: Lowy, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2021) -
Optimal Differentially Private Model Training with Public Data
di: Lowy, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2023) -
On the Inherent Privacy of Zeroth Order Projected Gradient Descent
di: Gupta, Devansh, et al.
Pubblicazione: (2025)