Bonwoo Lee

新研究以最优速率推进机器学习中的差分隐私

研究人员开发了优化差分私有机器学习的新方法。一篇论文介绍了一种用于私有向量均值估计的感知混洗的优化方法，证明了在混洗后，标准的局部差分隐私机制可能不是最优的。另一项研究提出了一种使用随机投影的最优差分私有核学习算法，实现了极小极大最优的超额风险率。此外，第三篇论文分析了高维私有线性回归，表明诸如梯度裁剪和衰减学习率等实际算法选择可以带来最优的风险率。