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Poisson sampling
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新的DP-SGD方法通过隐藏批次大小来增强隐私
研究人员开发了一种新机制，通过对批次大小进行隐私化来增强差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）中的隐私性。该方法使用随机数量的虚拟点来隐藏实际批次大小，即使在批次因计算限制而被截断的情况下也能维持隐私保证。该方法易于在分布式环境中实现，并与现有方法相比提供了更好的隐私-效率权衡，尤其适用于泊松采样。
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新的固定大小采样方法改进统计推断
研究人员开发了一种名为条件泊松采样（CPS）的新方法，它为传统的泊松采样（PS）提供了一种固定大小的替代方案，用于统计推断。CPS通过确保一致的样本量而不损害统计效率，解决了PS的一个关键限制，即其样本量可变的问题。研究表明，新方法渐近方差不劣于PS，在预测不完美的情况下可能更好，并且已经发布了一个用于实现的Python包。