# 半空间

在标签可任意错误的高斯边际半空间学习中，差分隐私此前缺少计算高效的算法。这项工作报告了三种设定下的高效差分隐私学习器：非正当学习、正当学习和半正当学习；当隐私参数不小于精度参数时，隐私带来的额外样本代价被各自的非隐私统计项吸收，因而在样本复杂度意义上“隐私免费”。

在标签可任意错误的高斯边际半空间学习中，差分隐私此前缺少计算高效的算法。这项工作报告了三种设定下的高效差分隐私学习器：非正当学习、正当学习和半正当学习；当隐私参数不小于精度参数时，隐私带来的额外样本代价被各自的非隐私统计项吸收，因而在样本复杂度意义上“隐私免费”。