差分隐私下回归信号检测的极小极大分离率
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差分隐私下回归信号检测的极小极大分离率
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AI 综述
一篇 arXiv 论文在 (ε, δ)-中心差分隐私下，为误差分布未知的线性回归和含未知截距的广义线性模型（GLM）建立了跨稀疏度水平的极小极大分离率。 论文称，无稀疏约束时，线性回归与二值响应 GLM 的分离率在 polylog 因子内与隐私高斯均值检验率一致；当响应结果多于两类且维度超过样本量 n 时，边际响应分布的额外信息可更快检测足够小的信号。
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最新进展11月3日 07:16
差分隐私下回归信号检测的极小极大信号检测报道时间线
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11月3日
- arXiv 隐私论文差分隐私下回归信号检测的极小极大信号检测
该研究在 (ε, δ)-中心差分隐私下，为线性回归（误差分布未知）和含未知截距的广义线性模型（GLM）建立了跨稀疏度水平的极小极大分离率。无稀疏约束时，线性回归与二值响应 GLM 的分离率在 polylog 因子内与隐私高斯均值检验率一致；当响应结果多于两类且维度超过样本量 n 时，边际响应分布的额外信息可更快检测足够小的信号。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。