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。

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