論文の概要: A Survey of Federated Unlearning: A Taxonomy, Challenges and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19218v2
• Date: Thu, 9 Nov 2023 18:26:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 17:22:20.190274
• Title: A Survey of Federated Unlearning: A Taxonomy, Challenges and Future Directions
• Title（参考訳）: フェデレーテッド・アンラーニングに関する調査研究 : 分類学,課題,今後の方向性
• Authors: Jiaxi Yang, Yang Zhao
• Abstract要約: フェデレート・アンラーニング(FU)に関する総合的な調査を報告する。 既存のアルゴリズム、目的、評価指標を提供し、FUの課題を特定します。 いくつかの研究をレビューし、比較することにより、様々なスキーム、潜在的な応用、今後の方向性の分類にまとめる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.262784458872652
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the development of trustworthy Federated Learning (FL), the requirement of implementing right to be forgotten gives rise to the area of Federated Unlearning (FU). Comparing to machine unlearning, a major challenge of FU lies in the decentralized and privacy-preserving nature of FL, in which clients jointly train a global model without sharing their raw data, making it substantially more intricate to selectively unlearn specific information. In that regard, many efforts have been made to tackle the challenges of FU and have achieved significant progress. In this paper, we present a comprehensive survey of FU. Specially, we provide the existing algorithms, objectives, evaluation metrics, and identify some challenges of FU. By reviewing and comparing some studies, we summarize them into a taxonomy for various schemes, potential applications and future directions.
• Abstract（参考訳）: 信頼に値する連合学習(fl)の発展に伴い、忘れられる権利を実践する必要性が、連合学習(fu)の領域を生み出している。 FLでは、クライアントが生データを共有せずにグローバルモデルを共同でトレーニングすることで、特定の情報を選択的に学習する作業が大幅に複雑になる。 その意味では、FUの課題に取り組むために多くの努力がなされており、大きな進歩を遂げている。 本稿では,FUに関する総合的な調査を行う。 特に,既存のアルゴリズム,目標,評価指標を提供し,fuの課題を特定する。 いくつかの研究をレビューし比較することにより、様々なスキーム、潜在的な応用、今後の方向性の分類にまとめる。

関連論文リスト

• Advances in APPFL: A Comprehensive and Extensible Federated Learning Framework [1.4206132527980742]
  Federated Learning(FL)は、データプライバシを保持しながら協調的なモデルトレーニングを可能にする分散機械学習パラダイムである。 本稿では,統合学習のためのフレームワークおよびベンチマークスイートであるAPPFLの開発における最近の進歩について述べる。 本稿では, 通信効率, プライバシー保護, 計算性能, 資源利用など, FLの様々な側面を評価する広範な実験を通じて, APPFLの能力を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T22:20:26Z)
• Vertical Federated Learning for Effectiveness, Security, Applicability: A Survey [67.48187503803847]
  Vertical Federated Learning(VFL)は、プライバシ保護のための分散学習パラダイムである。 近年の研究では、VFLの様々な課題に対処する有望な成果が示されている。 この調査は、最近の展開を体系的に概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-25T16:05:06Z)
• Advances and Open Challenges in Federated Foundation Models [34.37509703688661]
  ファウンデーションモデル(FM)とフェデレートラーニング(FL)の統合は、人工知能(AI)における変革的パラダイムを提示する 本稿では,フェデレーション・ファンデーション・モデル(FedFM)の新興分野に関する包括的調査を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-23T09:44:58Z)
• Federated Learning with New Knowledge: Fundamentals, Advances, and Futures [69.8830772538421]
  本稿では,フェデレートラーニング(FL)における新しい知識の源泉を体系的に定義する。 本研究は,新たな知識の到来時期と形態が定式化過程に及ぼす影響について検討する。 シナリオの設定,効率,セキュリティなど,さまざまな要因を考慮し,FLの今後の方向性を新たな知識で論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-03T21:29:31Z)
• Federated Unlearning: A Survey on Methods, Design Guidelines, and Evaluation Metrics [2.7456900944642686]
  フェデレートアンラーニング(FU)アルゴリズムは、完全なモデルの再トレーニングなしに、クライアントのコントリビューションを効率的に除去する。 本稿では、背景概念、実証的証拠、効率的なFUスキームの設計・実装に関する実践的ガイドラインを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T13:26:19Z)
• A Survey on Federated Unlearning: Challenges, Methods, and Future Directions [21.90319100485268]
  近年、忘れられる権利(RTBF)の概念は、デジタル信頼とAI安全のためのデータプライバシの重要な側面となっている。 マシン・アンラーニング(MU)は、MLモデルによって識別可能な情報を選択的に排除できる、かなりの注目を集めている。 FUは、フェデレートされた学習環境におけるデータ消去の課題に直面している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T13:32:00Z)
• A Survey of Trustworthy Federated Learning with Perspectives on Security, Robustness, and Privacy [47.89042524852868]
  Federated Learning (FL) は,さまざまな現実のシナリオに対して,有望なソリューションとして注目されている。 しかし、データの分離とプライバシーに関する課題は、FLシステムの信頼性を脅かす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-21T12:52:12Z)
• Towards Federated Long-Tailed Learning [76.50892783088702]
  データプライバシとクラス不均衡は、多くの機械学習タスクの例外ではなく、標準である。 最近の試みでは、広範にわたるプライベートデータから学習する問題に対処する一方で、長い尾を持つデータから学ぶことが試みられている。 本稿では,プライバシ保護フェデレーション学習(FL)フレームワークのコンテキスト下での長期的データ分散(LT)学習に焦点を当てた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-30T02:34:22Z)
• Privacy and Robustness in Federated Learning: Attacks and Defenses [74.62641494122988]
  このトピックに関する最初の包括的な調査を実施します。 FLの概念の簡潔な紹介と、1脅威モデル、2堅牢性に対する中毒攻撃と防御、3プライバシーに対する推論攻撃と防御、というユニークな分類学を通じて、私たちはこの重要なトピックのアクセス可能なレビューを提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-07T12:11:45Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。