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Spectral and Temporal Differential Privacy Optimization Denoising
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内容提要
本文提出了一种名为FFT增强卡尔曼滤波器（FFTKF）的差分隐私优化方法，旨在解决DP-SGD中噪声导致模型效用下降的问题。FFTKF结合频域噪声塑形与卡尔曼滤波，提升了梯度质量，保持了差分隐私保证，显著提高了测试准确性。
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关键要点
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提出了一种名为FFT增强卡尔曼滤波器（FFTKF）的差分隐私优化方法。
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FFTKF旨在解决DP-SGD中添加噪声导致模型效用下降的问题。
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该方法结合频域噪声塑形与卡尔曼滤波，提升了梯度质量。
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保持了(ε, δ)-差分隐私保证。
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显著提高了测试准确性。
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