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Fano
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新的深度学习架构显示出二次深度依赖性
研究人员开发了一种名为 Parhi--Nowak deep-RBV^2 的新深度学习架构,该架构在回归任务中表现出对深度的二次依赖性。该架构的参数随深度 L、宽度 w 和变分预算 A 缩放,表明深度的影响是内在的。该研究提供了最小最大风险的下界和上界,表明模型深度与其泛化能力之间存在显著关系。
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新研究揭示多数据孤岛差分隐私下的去匿名化相变
一篇新研究论文介绍了一个名为跨数据孤岛的个体级差分隐私(XSP-DP)的框架,用于分析当数据分布在多个由差分隐私保护的数据孤岛中时,去匿名化的风险。该研究确定了一个临界阈值,大约为 Theta(log n / epsilon^2),随着数据孤岛数量的增加,去匿名化变得可行。研究结果表明,即使单个数据孤岛提供了隐私保护,在没有明确协调的情况下,合并来自多个数据孤岛的信息也可能导致不可避免的去匿名化。