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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11656v5
• Date: Sat, 16 Mar 2024 00:47:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 06:58:04.363189
• Title: SIFU: Sequential Informed Federated Unlearning for Efficient and Provable Client Unlearning in Federated Optimization
• Title（参考訳）: SIFU:フェデレーション最適化における効率的かつ予測可能なクライアントアンラーニングのための逐次インフォームド・フェデレーション・アンラーニング
• Authors: Yann Fraboni, Martin Van Waerebeke, Kevin Scaman, Richard Vidal, Laetitia Kameni, Marco Lorenzi,
• Abstract要約: Machine Unlearning(MU)は、トレーニング手順から与えられたデータポイントのコントリビューションを削除することを目的としている。 フェデレーテッド・アンラーニング(FU)手法が提案されている一方で,新しい手法としてSIFU(Sequential Informed Unlearning)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.064896326146386
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine Unlearning (MU) is an increasingly important topic in machine learning safety, aiming at removing 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. While several FU methods have been proposed, we currently lack a general approach providing formal unlearning guarantees to the FedAvg routine, while ensuring scalability and generalization beyond the convex assumption on the clients' loss functions. We aim at filling this gap by proposing SIFU (Sequential Informed Federated Unlearning), a new FU method applying to both convex and non-convex optimization regimes. SIFU naturally applies to FedAvg without additional computational cost for the clients and provides formal guarantees on the quality of the unlearning task. We provide a theoretical analysis of the unlearning properties of SIFU, and practically demonstrate its effectiveness as compared to a panel of unlearning methods from the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の安全性において、機械学習(MU)はますます重要になっているトピックであり、トレーニング手順から与えられたデータポイントのコントリビューションを取り除くことを目的としている。 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コントリビューションを解放するためにMUを拡張することである。 いくつかのFU手法が提案されているが、現在ではFedAvgルーチンに正式なアンラーニング保証を提供する一般的なアプローチは欠如しており、クライアントの損失関数に対する凸仮定を超えたスケーラビリティと一般化が保証されている。 我々は,このギャップを,凸最適化と非凸最適化の両方に適用可能なSIFU(Sequential Informed Federated Unlearning)を提案することで埋めることを目指している。 SIFUは自然にクライアントに追加の計算コストなしでFedAvgに適用され、未学習タスクの品質に関する正式な保証を提供する。 SIFUの未学習特性を理論的に解析し、その効果を最先端の未学習手法のパネルと比較する。

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