Konvex riskminimering är en vanlig inställning i inlärningsteorin. I detta papper ger vi först en perturbation analys för sådana algoritmer, och sedan tillämpar vi detta resultat på differential privata lärande algoritmer. Vår analys kräver att de objektiva funktionerna är starkt konvexa. Detta leder till en utvidgning av vår tidigare analys till icke-differential förlustfunktioner, när man konstruerar differential privata algoritmer. Slutligen ges sedan en felanalys för att visa urvalet för parametrarna.
Weilin Nie och Cheng Wang genomförde en perturbation analys på algoritmen för konvex riskminimering REF, och tillämpade analysen till differential integritet lärande algoritm.
Perturbation of convex risk minimization and its application in differential private learning algorithms