具有理论保证的差分隐私域自适应
本文研究了在差分隐私约束下的线性回归问题，恢复了特征、标签和系数域在优化误差和估计误差中的正确依赖性，并提出了两种简单修改的差分隐私算法：后验采样和充足统计扰动，并展示它们可升级为能针对每个实例利用数据相关量并行为几乎最优的自适应算法。作者在 36 个数据集上进行了广泛的实验，结果表明两种自适应算法优于现有技术。
Mar, 2018
本文提出了一种新的通用领域敌对框架，利用变分 f - 分歧的特征进行领域自适应。基于此框架，推导出了具有重要修正的新算法框架，并证明了其在自然语言和计算机视觉数据集上优于现有的基线结果。
Jun, 2021
本文提出了一种隐私保护的领域自适应方法，使用差分隐私处理 GMM 模型中的源特征分布，避免了源数据隐私泄漏的风险，并且在医疗报告疾病标签分类任务中取得了可接受的性能。
Jan, 2022
本文介绍了一种针对域自适应问题的新型分布距离度量 —— 偏差距离，并给出了不同损失函数的估计方法以及普遍推广界限。同时，本文也探讨了偏差距离减少和多种损失函数的最小化算法，并验证了其在不同应用场景的有效性。
Feb, 2009
本文提出了一种非对称松弛分布对齐的方法来解决领域适应中标签分布偏移问题，并找到了合理的理论假设条件来支撑该方法，证明了该方法在合成和真实数据集上的实际效果。
Mar, 2019
通过利用公共数据来提高私人学习算法的性能，本研究提出了第一种具有计算有效性的算法，以确保在满足与私人样本相关的差分隐私的同时，当私人数据分布足够接近公共数据时也能保证学习效果，并且在函数类可非私密学习时可进行私人学习的证明。
Feb, 2024
研究不同 ially private (DP) 算法在随机非凸优化中的应用，通过提供对私有梯度法的分析，提出了 DP RMSProp 和 DP Adam 等最佳算法来达成更快的收敛速度，在两个流行的深度学习任务中，证明了 DP 自适应梯度法比标准的 DP SGD 更具有优势。
Jun, 2020
本文研究了领域自适应中的输入表示对齐问题，提出了一种基于最小化源域和目标域表示分布之间的反向 Kullback-Leibler 差距的方法，利用概率表示网络实现了高效稳定的对齐方法，实验结果表明其优于其他对齐方法。
Jun, 2021
本研究提出了一种针对领域自适应问题的新型表示学习算法，其中训练和测试数据来自类似但不同的分布，实验结果表明，我们的神经网络算法对领域适应具有更好的性能表现，而不管是标准神经网络还是支持向量机，即使是使用 Chen 等人提出的最先进的边缘化堆栈去噪自编码器的输入特征提取。
Dec, 2014