論文の概要: FedQUIT: On-Device Federated Unlearning via a Quasi-Competent Virtual Teacher

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07587v2
• Date: Sun, 06 Apr 2025 14:53:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 13:18:00.152463
• Title: FedQUIT: On-Device Federated Unlearning via a Quasi-Competent Virtual Teacher
• Title（参考訳）: FedQUIT: 準コンピテント仮想教師によるオンデバイス・フェデレーション・アンラーニング
• Authors: Alessio Mora, Lorenzo Valerio, Paolo Bellavista, Andrea Passarella,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)システムは、個々のデータの集中的な収集を必要とせずに、機械学習モデルの協調的なトレーニングを可能にする。 本稿では,FedQUITを提案する。FedQUITは知識蒸留を用いて,FLグローバルモデルからデータへの寄与を隠蔽する新しいアルゴリズムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.291269657919828
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) systems enable the collaborative training of machine learning models without requiring centralized collection of individual data. FL participants should have the ability to exercise their right to be forgotten, ensuring their past contributions can be removed from the learned model upon request. In this paper, we propose FedQUIT, a novel algorithm that uses knowledge distillation to scrub the contribution of the data to forget from an FL global model while preserving its generalization ability. FedQUIT directly works on client devices that request to leave the federation, and leverages a teacher-student framework. The FL global model acts as the teacher, and the local model works as the student. To induce forgetting, FedQUIT tailors the teacher's output on local data (the data to forget) penalizing the prediction score of the true class. Unlike previous work, our method does not require hardly viable assumptions for cross-device settings, such as storing historical updates of participants or requiring access to proxy datasets. Experimental results on various datasets and model architectures demonstrate that (i) FedQUIT outperforms state-of-the-art competitors in forgetting data, (ii) has the exact computational requirements as a regular FedAvg round, and (iii) reduces the cumulative communication costs by up to 117.6$\times$ compared to retraining from scratch to restore the initial generalization performance after unlearning.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)システムは、個々のデータの集中的な収集を必要とせずに、機械学習モデルの協調的なトレーニングを可能にする。 FL参加者は、忘れられる権利を行使し、過去の貢献を、要求に応じて学習モデルから取り除くことができるようにする必要がある。 本稿では,知識蒸留を用いた新しいアルゴリズムであるFedQUITを提案し,その一般化能力を保ちながら,FLグローバルモデルからのデータの寄与を隠蔽する。 FedQUITは直接、フェデレーションを離れることを要求するクライアントデバイスで動作し、教師と学生のフレームワークを活用する。 FLグローバルモデルは教師として機能し、ローカルモデルは学生として機能する。 忘れを誘発するために、FedQUITは教師のローカルデータ(忘れるべきデータ)の出力を調整し、真のクラスの予測スコアをペナルティ化する。 これまでの研究とは異なり、我々の手法では、参加者の履歴更新の保存やプロキシデータセットへのアクセスといったデバイス間設定に対して、ほとんど実現不可能な仮定は必要としない。 様々なデータセットとモデルアーキテクチャの実験結果がそれを証明している。 (i)FedQUITは、データを忘れることにおいて最先端の競合より優れています。 (ii)正規のFedAvgラウンドとして正確な計算要件を持ち、 (iii) 学習終了後の初期一般化性能を回復するため、スクラッチから再訓練するのに比べ、累積的な通信コストを最大117.6$\times$に削減する。

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