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Littlestone classes

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  1. TOOL · CL_307991 ·

    新算法实现了Littlestone类近乎线性的私有学习

    研究人员开发了一种新的差分隐私学习算法，显著提高了学习Littlestone类的样本复杂度。新的界限近乎线性，为 $O(d\log d)$，相比之前双指数和 $\widetilde O(d^6)$ 的界限有了实质性改进。这一进展对于学习子空间尤其有影响，新方法实现了对维度 $d$ 的紧密线性依赖，而对环境维度没有依赖。