Fedau

有效的联合机器学习方法

近年来，联邦学习（FL）作为分布式机器学习范式引起了极大的关注。为了促进“被遗忘的权利”的实施，Feder-Eted Machine Unrearning（FMU）的概念也出现了。但是，当前的FMU方法通常涉及额外的耗时步骤，并且可能没有全面的未学习能力，这使得它们在实际的FL情况下的实用性降低了。在本文中，我们介绍了Fedau，这是一个创新有效的FMU框架，旨在克服这些限制。具体来说，Fedau将轻量级的辅助辅助模块置于学习过程中，并采用直接的线性操作来促进学习。这种方法消除了对耗时的步骤的要求，使其适合FL。此外，Fedau表现出了惊人的多功能性。它不仅使多个客户能够同时执行学习任务，还可以支持各种粒度级别的学习，包括各个数据示例，特定类别，甚至在客户级级别。我们对MNIST，CIFAR10和CI-FAR100数据集进行了扩展实验，以评估Fedau的性能。结果表明，在保持模型准确性的同时，Fedau效率地实现了所需的未学习效果。