論文の概要: Sequential Informed Federated Unlearning: Efficient and Provable Client Unlearning in Federated Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11656v2
• Date: Sun, 16 Apr 2023 15:58:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 23:14:18.346528
• Title: Sequential Informed Federated Unlearning: Efficient and Provable Client Unlearning in Federated Optimization
• Title（参考訳）: 逐次インフォームド・フェデレーション・アンラーニング:フェデレーション最適化における効率的かつ証明可能なクライアント・アンラーニング
• Authors: Yann Fraboni, Richard Vidal, Laetitia Kameni, Marco Lorenzi
• Abstract要約: Unlearning(FU)は、あるクライアントのコントリビューションをフェデレートされたトレーニングルーチンから解放するために、Machine Unlearning(MU)を拡張することで構成される。 Informed Federated Unlearning (IFU) を新たに提案する。 IFUは、基本的な再訓練や最先端のFUアプローチと比較して、より効率的な未学習の手順をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.609815608017065
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The aim of Machine Unlearning (MU) is to provide theoretical guarantees on the removal of the contribution of a given data point from a training procedure. Federated Unlearning (FU) consists in extending MU to unlearn a given client's contribution from a federated training routine. Current FU approaches are generally not scalable, and do not come with sound theoretical quantification of the effectiveness of unlearning. In this work we present Informed Federated Unlearning (IFU), a novel efficient and quantifiable FU approach. Upon unlearning request from a given client, IFU identifies the optimal FL iteration from which FL has to be reinitialized, with unlearning guarantees obtained through a randomized perturbation mechanism. The theory of IFU is also extended to account for sequential unlearning requests. Experimental results on different tasks and dataset show that IFU leads to more efficient unlearning procedures as compared to basic re-training and state-of-the-art FU approaches.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(mu)の目的は、訓練手順から与えられたデータポイントの寄与の排除に関する理論的保証を提供することである。 フェデレーテッド・アンラーニング(FU)は、フェデレーテッド・トレーニングルーチンから特定のクライアントの貢献を解放するためにMUを拡張することである。 現在のFUアプローチは一般に拡張性がなく、未学習の有効性の健全な理論的定量化を伴わない。 Informed Federated Unlearning (IFU)は、新しい効率で定量化可能なFUアプローチである。 与えられたクライアントからの未学習要求に対して、IFUは、FLを再起動しなければならない最適なFLイテレーションを特定し、ランダムな摂動機構を通じて未学習の保証を得る。 逐次学習要求を考慮し、ifuの理論も拡張されている。 タスクとデータセットの異なる実験結果から、IFUは基本的な再学習や最先端のFUアプローチと比較して、より効率的な未学習の手順をもたらすことが示された。

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