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nesterov's accelerated rate
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单个时期和大批量下的 DP-SCO 的最优速率
我们提出了一种新的差分隐私算法,叫做加速差分隐私随机递归梯度下降(Accelerated-DP-SRGD),它能够在只对当前步骤的新信息进行隐私代价计算的情况下实现最优 DP - 随机凸优化(DP-SCO)错误,通过仅使用数据集上的单个时期
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