从学习增强聚类视角理解 Private Evolution

研究人员将差分隐私合成数据生成算法 Private Evolution（PE）重构为生成模型增强的 Wasserstein 学习。理论表明，当生成模型捕捉到真实分布时，样本复杂度仅取决于内在维度而非环境维度。针对标准 PE 在聚类实例中可能不收敛的缺陷，团队提出了具备可证明收敛性且能提升召回率的几何感知新版本。