Effiziente und differenzialpriv ate verteilte nichtkonvexe stochastische Optimierung mit quantisierter Kommunikation
Der Algorithmus kann gleichzeitig Datenschutz, Kommunikationseffizienz und Konvergenz erreichen, indem er zeitlich veränderliche Datenschutzrauschen hinzufügt, die Kommunikation quantisiert und die Stichprobengröße anpasst.
