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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-06-18 09:30 Coupled Adaptive Batch Sizes for One-Pass Local Differentially Private SGD ○Bingchang He・Atsuko Miyaji（UOsaka）  IA2026-14 ICSS2026-14 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | Local differentially private stochastic gradient descent (LDP-SGD) is difficult to tune because each user typically contributes a privatized gradient only once, making repeated hyperparameter search costly in both privacy and sample efficiency. We study a one-pass ($varepsilon$, $delta$)-LDP-SGD scheme that adapts batch sizes online by coupling them to the learning rate and to estimates of the current objective value and privatized gradient variance. The method aims to reduce the need for repeated manual tuning of fixed batch sizes by using a single training run that allocates more users to updates where variance control is most valuable. We instantiate the approach in the LDP-SGD framework for linear models including logistic regression. Based on the variance reduction from gradient averaging in LDP and the robustness gains of coupled adaptive batch sizing, the proposed method outperforms most untuned fixed-batch configurations. These results would position adaptive batch sizing as a practical compromise between trainability and peak utility when each user can be used only once. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | local differential privacy / stochastic gradient descent / hyperparameter tuning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 74, ICSS2026-14, pp. 85-92, 2026年6月. | |
| 資料番号 | ICSS2026-14 | |
| 発行日 | 2026-06-10 (IA, ICSS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IA2026-14 ICSS2026-14 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA ICSS |
| 開催期間 | 2026-06-17 - 2026-06-18 |
| 開催地（和） | e-とぴあ・かがわ BBスクエア |
| 開催地（英） | e-Topia, Kagawa BB Square |
| テーマ（和） | インターネットセキュリティ、一般 |
| テーマ（英） | Internet Security, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ICSS |
| 会議コード | 2026-06-IA-ICSS |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Coupled Adaptive Batch Sizes for One-Pass Local Differentially Private SGD |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / local differential privacy |
| キーワード(2)（和/英） | / stochastic gradient descent |
| キーワード(3)（和/英） | / hyperparameter tuning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | HE BINGCHANG / Bingchang He / ホー ビーンチャーン |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮地 充子 / Atsuko Miyaji / ミヤジ アツコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-06-18 09:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ICSS |
| 資料番号 | IA2026-14, ICSS2026-14 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.73(IA), no.74(ICSS) |
| ページ範囲 | pp.85-92 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2026-06-10 (IA, ICSS) |
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