University of Toronto（多伦多大学）

Efficient Public Verification of Private ML via Regularization

通过正则化实现私有ML的高效公开验证

Zoë Ruha Bell, Anvith Thudi, Olive Franzese-McLaughlin, Nicolas Papernot, Shafi Goldwasser

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

AI总结 提出首个差分隐私算法，在接近最优隐私-效用权衡下，DP保证的验证成本低于训练成本，通过正则化目标最小化和标准DP组合界限实现。

Comments Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning

Private Rate-Constrained Optimization with Applications to Fair Learning

私有率约束优化及其在公平学习中的应用

Mohammad Yaghini, Tudor Cebere, Michael Menart, Aurélien Bellet, Nicolas Papernot

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

AI总结 针对差分隐私下的率约束优化问题，提出RaCO-DP算法，通过SGDA的拉格朗日形式处理约束，额外隐私代价仅限于每步小批量直方图估计，理论证明收敛，实验在公平约束下帕累托优于现有方法。

Comments ICLR 2026