arXiv发布本地差分隐私变点检测参数方法论文
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arXiv发布本地差分隐私变点检测参数方法论文
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AI 综述
arXiv 的 stat.ML 板块发布了一篇论文，研究在本地差分隐私约束下，如何对独立观测序列中单个变点进行离线定位。作者 Anuj Kumar Yadav 等人用鞅方法给出了广义似然比估计器的有限样本精度保证。 论文同时建立了非隐私与本地隐私两种情形下的有限样本极小下界，结论是定位精度受变点前后分布间 Chernoff 信息的基本限制。
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最新进展10月12日 12:00
局部差分隐私下的参数化变点检测方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv stat.ML局部差分隐私下的参数化变点检测方法
研究在局部差分隐私约束下，对独立观测序列中单个变点的离线定位问题。作者用鞅方法给出广义似然比估计器的有限样本精度保证，并建立非隐私与局部隐私两种情形下的有限样本极小下界，表明定位精度受变点前后分布间 Chernoff 信息的基本限制。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。