本文综述线性回归在隐私保护与随机优化下的进展，涵盖差分隐私、局部差分隐私、指数机制等算法，兼顾精度与隐私；并分析随机梯度下降及其平均、加权迭代变体的收敛与泛化，涉及偏差方差最优性、高维稳健性及对抗污染。

该文综述自注意力机制与SVM的等价性研究，探讨其对训练方向和全局优化的影响。多项工作从凸对偶、梯度下降及核方法视角分析Transformer归纳偏差，证明单层Transformer可逼近最小二乘回归、最大边缘解及稀疏函数，并给出收敛与泛化保证。