适用于自适应噪声二十问题估计的隐私-分辨率权衡
信息论
2026-01-26 v1 math.IT
摘要
我们重新审视了噪声二十问题估计，研究了自适应查询程序中的隐私-分辨率权衡。具体而言，在二十问题估计中，有两个玩家：oracle与提问者。提问者通过向oracle提出查询并利用噪声响应来形成可靠的估计，以估计目标变量。通常存在自适应查询程序和非自适应查询程序。在自适应查询中，当前查询的设计使用先前的查询及其噪声响应；而在非自适应查询中，所有查询同时提出。一般而言，自适应查询程序能获得更好的性能。然而，自适应查询引发了隐私 concerns，这些问题最初由Tsitsiklis、Xu和Xu（COLT 2018）以及Xu、Xu和Yang（AISTATS 2021）在无噪声情况下进行研究——即oracle始终对查询提供正确答案。本文将上述结果推广到更实际的噪声情况，提出了一种两阶段私有查询程序，分析了其非渐近及二阶渐近可达性能，并讨论了隐私 concerns的影响。此外，当特别应用于无噪声情况时，我们的私有查询程序的性能优于上述查询程序（COLT 2018，AISTATS 2021）。
引用
@article{arxiv.2601.16825,
title = {Privacy-Resolution Tradeoff for Adaptive Noisy Twenty Questions Estimation},
author = {Chunsong Sun and Lin Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.16825},
year = {2026}
}