Potential bug in rdp analysis
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python, tensorflow
調査の方向性
まず、リンク先のtensorflow_privacy/privacy/analysis/rdp_accountant.pyの小さいRDPの処理付近の行から始め、次に1 + 1e-8を含むordersでissueのcompute_rdpとget_privacy_spentの例を実行します。完了の条件は、小さいalphaのケースが、そのorderを含めない同じ計算と整合するゼロではないepsilonを報告し、他の報告値が予期せず変更されないことです。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hello !
I'm getting suspicious results when computing epsilon with small alphas.
For example with the code:
from tensorflow_privacy.privacy.analysis.rdp_accountant import compute_rdp
from tensorflow_privacy.privacy.analysis.rdp_accountant import get_privacy_spent
noise_multiplier = 1
batch_size = 105
steps = 1
delta = 1e-3
orders = [1 + 1e-8] + [1 + x / 10. for x in range(1, 100)] + list(range(12, 64))
sampling_probability = batch_size / 100000
rdp = compute_rdp(
q=sampling_probability,
noise_multiplier=noise_multiplier,
steps=steps,
orders=orders
)
print(get_privacy_spent(orders, rdp, target_delta=delta)) # returns (0, 0.001, 1.00000001)
The privacy spent should be small but not zero. When I remove (1 + 1e-8) of orders, I get the correct answer.
I tracked down this behavior to this line, which puts epsilon to zero for sufficiently small rdp, but I'm not sure why...
- 主要言語
- Python
- スター
- 2k
- フォーク
- 477
- 平均マージ
- 17時間 24分
- マージ済み PR（30日）
- 4
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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