本文研究了差分隐私下的经验风险最小化问题，提出了一种新算法以降低梯度复杂度，并扩展至非凸函数。实证评估表明，该算法在效用上优于传统方法，适用于多种函数类型，提供了有效的隐私保护解决方案。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
