本研究提出了一种高效的差分隐私保护方案，利用噪声教师学生模型和残余适配器，减少模型参数97.5%，性能仅下降4%。ADADP算法显著降低隐私成本，提升模型准确性，并探讨了在图像分类任务中应用差分隐私的有效性，提出新技术以平衡隐私与性能。