要將AClipped-dpSGD算法推廣到非凸優化問題，首先需要考慮非凸函數的特性。非凸優化問題通常具有多個局部最小值，這使得收斂性分析變得更加複雜。可以採用以下幾個策略來進行推廣：
引入隨機重啟技術：類似於在強凸情況下的重啟技術，可以在每次迭代後隨機選擇新的起始點，這樣可以幫助算法跳出局部最小值，探索更廣泛的解空間。
調整步長和剪裁策略：在非凸情況下，可能需要根據當前的梯度信息動態調整步長和剪裁水平，以適應不同的優化階段。這可以通過自適應學習率方法來實現，例如使用Adam或RMSProp等優化器。
使用次梯度方法：對於非凸函數，可以考慮使用次梯度方法來處理不光滑的情況，這樣可以在每次迭代中獲得一個合理的更新方向。
理論分析的擴展：需要對算法的收斂性進行新的理論分析，特別是針對非凸函數的收斂性和性能界限，這可能涉及到更複雜的數學工具和技術。
通過這些策略，可以將AClipped-dpSGD算法有效地推廣到非凸優化問題中，並保持其在差分隱私下的性能優勢。