DP-SGD는 Differential Privacy를 보장하기 위해 모델 학습 중에 노이즈를 추가하는 방식으로, 강력한 프라이버시 보호를 제공하지만 학습 시간과 메모리 요구량이 크다는 단점이 있습니다. 반면에 PMixED는 모델 학습 중에 노이즈를 추가하지 않고, 예측 시에 Differential Privacy를 제공하여 경량화된 접근 방식을 제공합니다. PMixED의 장점은 모델에 대한 Differential Privacy를 보장하면서도 학습 오버헤드를 크게 줄일 수 있다는 점입니다.