論文の概要: Federated Unlearning: a Perspective of Stability and Fairness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01276v3
• Date: Mon, 12 Feb 2024 05:00:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 20:32:23.845968
• Title: Federated Unlearning: a Perspective of Stability and Fairness
• Title（参考訳）: フェデレート・アンラーニング:安定性と公正性の観点から
• Authors: Jiaqi Shao, Tao Lin, Xuanyu Cao, Bing Luo
• Abstract要約: 本稿では,フェデレーション付きアンラーニング(FU)の多面的結果とデータ不均一性について考察する。 我々は,FU評価の重要な指標を紹介し,検証,グローバル安定性,局所公正性に着目し,固有のトレードオフについて検討する。 本稿では, FU機構のさらなる発展を導くため, トレードオフ管理のためのFU機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.661153850706507
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores the multifaceted consequences of federated unlearning (FU) with data heterogeneity. We introduce key metrics for FU assessment, concentrating on verification, global stability, and local fairness, and investigate the inherent trade-offs. Furthermore, we formulate the unlearning process with data heterogeneity through an optimization framework. Our key contribution lies in a comprehensive theoretical analysis of the trade-offs in FU and provides insights into data heterogeneity's impacts on FU. Leveraging these insights, we propose FU mechanisms to manage the trade-offs, guiding further development for FU mechanisms. We empirically validate that our FU mechanisms effectively balance trade-offs, confirming insights derived from our theoretical analysis.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,フェデレートアンラーニング(FU)とデータ不均一性の多面的結果について検討する。 我々は,FU評価の重要な指標を紹介し,検証,グローバル安定性,局所公正性に着目し,固有のトレードオフについて検討する。 さらに,最適化フレームワークを用いて,データ不均質性を用いた学習プロセスを定式化する。 我々の重要な貢献は、FUにおけるトレードオフに関する包括的な理論的分析であり、FUに対するデータ不均一性の影響に関する洞察を提供する。 これらの知見を生かして,これらのトレードオフを管理するためのFU機構を提案する。 我々は、我々のFUメカニズムがトレードオフを効果的にバランスし、理論解析から得られた洞察を実証する。

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