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保护隐私的联邦原始 - 对偶学习用于模型稀疏化的非凸和非平滑问题
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文提出了一种新型原始-对偶算法，用于解决非凸和非平滑联邦学习问题。该算法结合了双向模型稀疏化和差分隐私，以保证强隐私。作者通过实验验证了该算法的有效性和性能优越性。
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关键要点
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提出了一种新型原始-对偶算法，用于解决非凸和非平滑联邦学习问题。
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该算法结合了双向模型稀疏化和差分隐私，以保证强隐私。
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通过大量实验验证了该算法的有效性和性能优越性。
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该算法在真实数据上表现优于某些最先进的联邦学习算法。
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验证了所有分析结果和特性。
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