Faster Algorithms for User-Level Private Stochastic Convex Optimization
我们研究用户级差分隐私 (DP) 约束下的隐私随机凸优化 (SCO)。在这种情况下，有 nnn 个用户，每个用户拥有 mmm 个数据项，我们需要保护每个用户整个数据项集合的隐私。现有的用户级 DP SCO 算法在许多大规模机器学习场景中都不切实际，因为：（i）它们对损失函数的平滑度参数做出了限制性假设，并要求用户数量随着参数空间的维数呈多项式增长；或（ii）它们的速度非常慢……
