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重尾数据下的差分隐私随机优化：朝向最优速率
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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
本研究解决了差分隐私框架下凸优化问题的次优速率问题，通过剪裁和迭代更新方法改进了梯度估计器的尾部特性，实现了最优的DP优化速率，匹配了现有的最小最大下界，表明差分隐私下随机凸优化的理论极限是可达的。
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关键要点
- 本研究解决了差分隐私框架下凸优化问题的次优速率问题。
- 提出了一种简单的剪裁方法和一种迭代更新方法。
- 显著改进了梯度估计器的尾部特性。
- 实现了最优的DP优化速率，匹配了现有的最小最大下界。
- 表明差分隐私下随机凸优化的理论极限是可达的。
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