arXiv · ML· Lucas Rosenblatt, R. Teal Witter, Christopher Musco·· 4 小时前AI 评分28
SPLICE：基于切片切比雪夫矩的差分隐私合成数据算法
Differentially Private Synthetic Data from Sliced Chebyshev Moments
AI 导读
算法 SPLICE 通过测量目标分布的噪声切片 Chebyshev 矩并拟合分布，解决了差分隐私合成数据在高维下的“维度灾难”。在 n 个样本下，SPLICE 生成的分布与目标在 Sliced Wasserstein-1 距离上误差为 $\tilde{O}(1/\sqrt{n})$，且该界独立于数据维度 d。该算法利用张量分解工具实现，在基准测试中达到差分隐私合成数据方法的最先进性能。
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