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本文介绍了DP-NGD,一个实用框架,通过将曲率估计与私有数据解耦,并协调各向同性DP约束与各向异性二阶优化,将自然梯度下降与差分隐私相结合,在相同隐私预算下实现了最先进的准确率和高达10倍的收敛速度提升。