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改进的样本复杂度用于私有非光滑非凸优化
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了针对非光滑和非凸的随机及经验目标的差分隐私优化算法，提出了一种改进的样本复杂度方法，能够返回Goldstein平稳点。我们设计了一种单遍（ϵ, δ）差分隐私算法，其样本复杂度显著低于现有算法，并进一步提出了多遍多项式时间算法，以进一步降低样本复杂度。
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关键要点
- 研究了针对非光滑和非凸的随机及经验目标的差分隐私优化算法。
- 提出了一种改进的样本复杂度方法，能够返回Goldstein平稳点。
- 设计了一种单遍（ϵ, δ）差分隐私算法，其样本复杂度显著低于现有算法。
- 样本复杂度的改进使得算法的复杂度为Ω(d)，比Zhang等人的算法小。
- 进一步提出了多遍多项式时间算法，以进一步降低样本复杂度。
- 通过设计样本高效的ERM算法，证明Goldstein平稳点从经验损失到总体损失的泛化。
❓
延伸问答
什么是差分隐私优化算法？
差分隐私优化算法是一种在优化过程中保护数据隐私的算法，确保即使在使用数据的情况下，个体信息也不会被泄露。
本文提出了什么样的样本复杂度改进？
本文提出了一种改进的样本复杂度方法，使得样本复杂度显著低于现有算法，能够返回Goldstein平稳点。
Goldstein平稳点是什么？
Goldstein平稳点是指在优化问题中，满足特定条件的点，通常用于评估优化算法的有效性。
单遍（ϵ, δ）差分隐私算法的优势是什么？
单遍（ϵ, δ）差分隐私算法的样本复杂度显著低于现有算法，能够更高效地返回Goldstein平稳点。
多遍多项式时间算法的作用是什么？
多遍多项式时间算法进一步降低样本复杂度，提高了优化过程的效率。
如何证明Goldstein平稳点的泛化能力？
通过设计样本高效的经验风险最小化（ERM）算法，证明Goldstein平稳点能够从经验损失泛化到总体损失。
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