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联邦学习近似遗忘方向文献综述
发表于
2026-07-07
|
更新于
2026-07-07
|
联邦学习遗忘
|
浏览量:
S1rius AI正在绞尽脑汁想思路ING···
S1riusのAI摘要
DeepSeek-chat
密码是我的姓名首字母小写
联邦学习近似遗忘方向文献综述
https://blog.s1rius.space/2026/07/联邦学习近似遗忘方向文献综述/
作者
s1rius
发布于
2026-07-07
更新于
2026-07-07
许可协议
CC BY-NC-SA 4.0
联邦学习遗忘
FU
Federated Unlearning
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剑未佩妥，出门已是江湖；
千帆过尽，归来仍是少年。
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目录
1.
摘要
2.
引言
2.1.
研究背景
2.2.
联邦遗忘的定义与研究动机
2.3.
核心挑战
3.
近似遗忘的技术分类体系
4.
主流近似遗忘技术范式与代表性工作
4.1.
基于历史信息回放的遗忘
4.1.1.
FedEraser
4.1.2.
FedKDU
4.1.3.
FedRecovery
4.1.4.
Fast-FedUL 与 Starfish
4.1.5.
基于历史信息回放方法的综合评述
4.2.
基于优化的梯度导向遗忘
4.2.1.
FUPGA / Halimi et al.：受约束梯度上升
4.2.2.
SFU：子空间约束的联邦遗忘
4.2.3.
FedOSD：基于正交最速下降的联邦遗忘
4.2.4.
FUGAS：基于梯度屏蔽的联邦遗忘
4.2.5.
FUPareto：基于帕累托增强优化的联邦遗忘
4.2.6.
FunCF：基于灾难性遗忘的联邦遗忘
4.2.7.
FedCARE 与 FedRazor：冲突感知恢复与防再学习
4.2.8.
基于优化方法的综合评述
4.3.
基于知识蒸馏的模型修正遗忘
4.3.1.
FRU：联邦推荐遗忘
4.3.2.
SeFUL：选择性联邦遗忘
4.3.3.
FedQUIT：设备端联邦遗忘
4.3.4.
FedAF：基于主动遗忘的联邦遗忘
4.3.5.
基于知识蒸馏方法的综合评述
4.4.
基于表示、结构与生成式扰动的细粒度遗忘
4.4.1.
Class-Discriminative Pruning：类别判别剪枝
4.4.2.
Ferrari：特征敏感度优化
4.4.3.
FUCRT：类别感知表示变换
4.4.4.
PAR 与 Zero-shot FU：无目标数据的生成式遗忘
4.4.5.
FedDAM 与 Lethe：参数高效遗忘
4.4.6.
垂直联邦遗忘：VFU、FeaUn 与 REMISVFU
4.4.7.
表示与结构方法的综合评述
4.5.
可验证、公平与安全增强的联邦遗忘
4.5.1.
VeriFi 与认证遗忘
4.5.2.
FedShard 与公平性
4.5.3.
投毒攻击与鲁棒遗忘
4.5.4.
安全增强方法的综合评述
5.
评估标准、基准数据集与实验分析
5.1.
核心评估维度
5.2.
常用基准数据集与模型
5.3.
代表性方法综合对比
5.4.
实验观察与洞见
6.
挑战与未来研究方向
6.1.
可扩展性与系统级部署
6.2.
可验证性与理论保证
6.3.
高级攻击防御与鲁棒性
6.4.
联邦学习新范式的适应性
6.5.
联邦大模型中的遗忘
6.6.
数据不可访问与零样本遗忘
6.7.
公平性与长期治理
7.
结论
8.
参考文献
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