论文09:40专家预测新算法:差分隐私下遗憾度降至 Õ(√L*)一篇理论论文,把差分隐私在线预测的遗憾度从 √T 压到 √L*,低损失场景下隐私几乎零成本,做理论的朋友可以看看。#差分隐私#在线学习#遗憾度#机器学习理论aarXiv cs.LG@Bo Li, Peng Ye原文稍后读已读值得跟进有用关注 差分隐私