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矩阵机制的隐私放大
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内容提要
该研究解决了任意关联函数的凸优化问题，并展示了相对于基本DP-SGD的可证明改进。通过解析表达式，绕开了优化噪声关联矩阵的半正定程序的立方复杂性。实验验证了理论。
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关键要点
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该研究解决了任意关联函数的凸优化问题。
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展示了相对于基本DP-SGD的可证明改进。
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提供了线性回归的精确分析边界。
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展示了关联噪声在有效维度和条件数上的可证明改进。
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解析表达式绕开了优化噪声关联矩阵的半正定程序的立方复杂性。
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通过隐私深度学习实验验证了理论，计算和内存方面表现优于之前的工作。
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