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实体 Differentially Private Weighted Empirical Risk Minimization

Differentially Private Weighted Empirical Risk Minimization

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  1. TOOL · CL_107876 ·

    开发了新的差分隐私加权经验风险最小化算法

    研究人员开发了一种新的差分隐私加权经验风险最小化（wERM）算法，这是标准ERM的推广，它考虑了不同个体对目标函数的贡献。这种新颖的方法提供了正式的隐私保证，并推导了经验和总体超额风险界限。该框架特别适用于个体化治疗规则的隐私保护方法，例如结果加权学习（OWL），并在模拟和真实数据实验中展示了稳健的性能。