Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Tam, Kahou, Xu, Kewei, Li, Li, Fu, Huazhu |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2406.03078 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
A Simple Data Augmentation for Feature Distribution Skewed Federated Learning
von: Yan, Yunlu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yan, Yunlu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Machine Unlearning: Solutions and Challenges
von: Xu, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Xu, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Ready2Unlearn: A Learning-Time Approach for Preparing Models with Future Unlearning Readiness
von: Duan, Hanyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Duan, Hanyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Forget and Explain: Transparent Verification of GNN Unlearning
von: Ahsan, Imran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ahsan, Imran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedCARE: Federated Unlearning with Conflict-Aware Projection and Relearning-Resistant Recovery
von: Li, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Survey on Federated Unlearning: Challenges and Opportunities
von: Jeong, Hyejun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jeong, Hyejun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Exploring Incremental Unlearning: Techniques, Challenges, and Future Directions
von: Qureshi, Sadia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qureshi, Sadia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Locally Constrained Representations in Reinforcement Learning
von: Nath, Somjit, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Nath, Somjit, et al.
Veröffentlicht: (2022)
A Survey of Machine Unlearning
von: Nguyen, Thanh Tam, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Nguyen, Thanh Tam, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Federated Learning for Clinical Structured Data: A Benchmark Comparison of Engineering and Statistical Approaches
von: Li, Siqi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, Siqi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Fairness Under Demographic Scarce Regime
von: Kenfack, Patrik Joslin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kenfack, Patrik Joslin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Towards Lifecycle Unlearning Commitment Management: Measuring Sample-level Unlearning Completeness
von: Wang, Cheng-Long, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Cheng-Long, et al.
Veröffentlicht: (2025)
EVE: Efficient Verification of Data Erasure through Customized Perturbation in Approximate Unlearning
von: Wang, Weiqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Weiqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
FRAMU: Attention-based Machine Unlearning using Federated Reinforcement Learning
von: Shaik, Thanveer, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Shaik, Thanveer, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Federated Knowledge Graph Unlearning via Diffusion Model
von: Liu, Bingchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Bingchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Federated Unlearning in the Wild: Rethinking Fairness and Data Discrepancy
von: Huang, ZiHeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, ZiHeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Unlearning Clients, Features and Samples in Vertical Federated Learning
von: Varshney, Ayush K., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Varshney, Ayush K., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Reliable Testing of Machine Unlearning
von: Mazhar, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Mazhar, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2026)
From Challenges and Pitfalls to Recommendations and Opportunities: Implementing Federated Learning in Healthcare
von: Li, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
QuickDrop: Efficient Federated Unlearning by Integrated Dataset Distillation
von: Dhasade, Akash, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Dhasade, Akash, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Towards Reasoning-Preserving Unlearning in Multimodal Large Language Models
von: Li, Hongji, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Hongji, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Advances and Open Challenges in Federated Foundation Models
von: Ren, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ren, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Federated Domain Generalization: A Survey
von: Li, Ying, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, Ying, et al.
Veröffentlicht: (2023)
History-Aware and Dynamic Client Contribution in Federated Learning
von: Ghosh, Bishwamittra, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ghosh, Bishwamittra, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Sky of Unlearning (SoUL): Rewiring Federated Machine Unlearning via Selective Pruning
von: Zaman, Md Mahabub Uz, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zaman, Md Mahabub Uz, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedHybrid: Breaking the Memory Wall of Federated Learning via Hybrid Tensor Management
von: Tam, Kahou, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tam, Kahou, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hierarchical Federated Unlearning for Large Language Models
von: Zhong, Yisheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhong, Yisheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Mitigating Excessive Forgetting in LLM Unlearning via Entanglement-Guidance with Proxy Constraint
von: Liu, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
From Domains to Instances: Dual-Granularity Data Synthesis for LLM Unlearning
von: Xu, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Xu, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Certified Signed Graph Unlearning
von: Zhao, Junpeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhao, Junpeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Breaking the Memory Wall for Heterogeneous Federated Learning via Model Splitting
von: Tian, Chunlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tian, Chunlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DRAGD: A Federated Unlearning Data Reconstruction Attack Based on Gradient Differences
von: Ju, Bocheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ju, Bocheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Toward Reproducible Cross-Backend Compatibility for Deep Learning: A Configuration-First Framework with Three-Tier Verification
von: Li, Zehua
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Zehua
Veröffentlicht: (2025)
Towards Aligned Data Removal via Twin Machine Unlearning
von: Ji, Haoxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ji, Haoxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Scalable Federated Unlearning via Isolated and Coded Sharding
von: Lin, Yijing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lin, Yijing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Tackling Federated Unlearning as a Parameter Estimation Problem
von: Balordi, Antonio, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Balordi, Antonio, et al.
Veröffentlicht: (2025)
KD-LoRA: A Hybrid Approach to Efficient Fine-Tuning with LoRA and Knowledge Distillation
von: Azimi, Rambod, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Azimi, Rambod, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Cross-Layer Discrete Concept Discovery for Interpreting Language Models
von: Garg, Ankur, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Garg, Ankur, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Graph Domain Adaptation: Challenges, Progress and Prospects
von: Shi, Boshen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shi, Boshen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Oblivionis: A Lightweight Learning and Unlearning Framework for Federated Large Language Models
von: Zhang, Fuyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Fuyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
A Simple Data Augmentation for Feature Distribution Skewed Federated Learning
von: Yan, Yunlu, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Machine Unlearning: Solutions and Challenges
von: Xu, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Ready2Unlearn: A Learning-Time Approach for Preparing Models with Future Unlearning Readiness
von: Duan, Hanyu, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Forget and Explain: Transparent Verification of GNN Unlearning
von: Ahsan, Imran, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
FedCARE: Federated Unlearning with Conflict-Aware Projection and Relearning-Resistant Recovery
von: Li, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2026)