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VC 维度 1 概念类的差分隐私学习器最优解

08-03

本文提出了首个针对VC维度1和Littlestone维度d的概念类的近乎最优差分隐私PAC学习器，样本复杂度达到Õε,δ,α,δ(log∗d)，基本匹配Alon等人证明的Ω(log∗d)下界。

差分隐私 VC维度

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