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。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
