Understanding Private Evolution as Learning-Augmented Clustering
本文研究差分隐私合成数据生成算法 Private Evolution（PE）的理论性质与改进方案。PE 是一种在差分隐私约束下生成合成数据的迭代式算法，其工作方式可以形式化为一种 Wasserstein（最优传输）学习过程：算法反复从生成器
#privacy-ml
共收录 2 条相关情报。
← 返回所有主题Conformal Prediction for Offensive Security
置信预测（Conformal Prediction, CP）是一种为机器学习模型预测提供无分布、有保证的置信区间的统计技术，最早提出于 20 世纪 90 年代末。然而，这篇 arXiv 论文指出，尽管 CP 在过去二十余年中不断成熟，其在网