매끄러운 쿼리를 위한 차별적 프라이버시 합성 데이터의 최소극대 최적화
안내: 본 포스트의 한글 요약 및 분석 리포트는 AI 기술을 통해 자동 생성되었습니다. 정보의 정확성을 위해 하단의 [원본 논문 뷰어] 또는 ArXiv 원문을 반드시 참조하시기 바랍니다.
초록
본 논문은 $
상세 분석
이 논문은 차별적 프라이버시(DP) 합성 데이터 생성 문제를 기존의 1‑Lipschitz 함수군 대신, $k$차까지 유계 미분계수를 갖는 매끄러운 함수군 $\mathcal{F}_k$ 로 일반화한다. $\mathcal{F}_k$는 다변량 구간 $
댓글 및 학술 토론
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