<strong>Differenzielle Privatsphäre kostet Laufzeit: Neue Grenzen für private Optimierer</strong>
Eine aktuelle Veröffentlichung auf arXiv beleuchtet die Laufzeitkosten, die mit der Anwendung von Differential Privacy (DP) in der Optimierung von Lipschitz-konvexen Verlustfunktionen einhergehen. Der Fokus liegt dabei auf der Anzahl der ersten‑Ordnung‑Orakel‑Abfragen, die nötig sind, um einen gewünschten Fehlergrad zu erreichen.
