How to Make the Gradients Small Privately: Improved Rates for Differentially Private Non-Convex Optimization

Fuente: arXiv

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Lowy, Andrew, Ullman, Jonathan, Wright, Stephen J.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Cryptography and Security Optimization and Control
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https://arxiv.org/abs/2402.11173