FUPareto: Bridging the Forgetting-Utility Gap in Federated Unlearning via Pareto Augmented Optimization
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Wang, Zeyan, Liu, Zhengmao, Cai, Yongxin, Li, Chi, Tang, Xiaoying, Chen, Jingchao, Pan, Zibin, Qiu, Jing |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Federated Unlearning with Gradient Descent and Conflict Mitigation
von: Pan, Zibin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pan, Zibin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bridging Memory Gaps: Scaling Federated Learning for Heterogeneous Clients
von: Wu, Yebo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Yebo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Communication Efficient and Provable Federated Unlearning
von: Tao, Youming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tao, Youming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Federated Unlearning in Edge Networks: A Survey of Fundamentals, Challenges, Practical Applications and Future Directions
von: Ng, Jer Shyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ng, Jer Shyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Unlearning during Learning: An Efficient Federated Machine Unlearning Method
von: Gu, Hanlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gu, Hanlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Online Optimization of DNN Inference Network Utility in Collaborative Edge Computing
von: Li, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Poplar: Efficient Scaling of Distributed DNN Training on Heterogeneous GPU Clusters
von: Zhang, WenZheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, WenZheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SiPipe: Bridging the CPU-GPU Utilization Gap for Efficient Pipeline-Parallel LLM Inference
von: He, Yongchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: He, Yongchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Catastrophic Forgetting Resilient One-Shot Incremental Federated Learning
von: Zaland, Obaidullah, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zaland, Obaidullah, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Bridging Model Heterogeneity in Federated Learning via Uncertainty-based Asymmetrical Reciprocity Learning
von: Wang, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Where to Split? A Pareto-Front Analysis of DNN Partitioning for Edge Inference
von: Masud, Adiba, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Masud, Adiba, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Towards Verifiable Federated Unlearning: Framework, Challenges, and The Road Ahead
von: Nguyen, Thanh Linh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nguyen, Thanh Linh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Bridging Cache-Friendliness and Concurrency: A Locality-Optimized In-Memory B-Skiplist
von: Luo, Yicong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Luo, Yicong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mitigating Catastrophic Forgetting with Adaptive Transformer Block Expansion in Federated Fine-Tuning
von: Huo, Yujia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huo, Yujia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ToFU: Transforming How Federated Learning Systems Forget User Data
von: Tran, Van-Tuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tran, Van-Tuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PHWSOA: A Pareto-based Hybrid Whale-Seagull Scheduling for Multi-Objective Tasks in Cloud Computing
von: Zhao, Zhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhao, Zhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedOptimus: Optimizing Vertical Federated Learning for Scalability and Efficiency
von: Shrivastava, Nikita, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shrivastava, Nikita, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Optimizing Federated Learning in the Era of LLMs: Message Quantization and Streaming
von: Xu, Ziyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xu, Ziyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Analysis and Optimization of Wireless Multimodal Federated Learning on Modal Heterogeneity
von: Han, Xuefeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Han, Xuefeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
exa-AMD: A Scalable Workflow for Accelerating AI-Assisted Materials Discovery and Design
von: Moraru, Maxim, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Moraru, Maxim, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AIGC-assisted Federated Learning for Vehicular Edge Intelligence: Vehicle Selection, Resource Allocation and Model Augmentation
von: Qiang, Xianke, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qiang, Xianke, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Federated Learning Under Temporal Drift -- Mitigating Catastrophic Forgetting via Experience Replay
von: Kokkula, Sahasra, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kokkula, Sahasra, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Optimizing Resource Allocation and Energy Efficiency in Federated Fog Computing for IoT
von: Shah, Syed Sarmad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shah, Syed Sarmad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Survey on Model-heterogeneous Federated Learning: Problems, Methods, and Prospects
von: Fan, Boyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Fan, Boyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
FLea: Addressing Data Scarcity and Label Skew in Federated Learning via Privacy-preserving Feature Augmentation
von: Xia, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xia, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedUHB: Accelerating Federated Unlearning via Polyak Heavy Ball Method
von: Jiang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jiang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Heterogeneity-Aware Memory Efficient Federated Learning via Progressive Layer Freezing
von: Yebo, Wu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yebo, Wu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedHC: A Hierarchical Clustered Federated Learning Framework for Satellite Networks
von: Liu, Zhuocheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Zhuocheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FeedSign: Robust Full-parameter Federated Fine-tuning of Large Models with Extremely Low Communication Overhead of One Bit
von: Cai, Zhijie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cai, Zhijie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DreamDDP: Accelerating Data Parallel Distributed LLM Training with Layer-wise Scheduled Partial Synchronization
von: Tang, Zhenheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tang, Zhenheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CoEdge-RAG: Optimizing Hierarchical Scheduling for Retrieval-Augmented LLMs in Collaborative Edge Computing
von: Hong, Guihang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hong, Guihang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Dynamic Client Clustering, Bandwidth Allocation, and Workload Optimization for Semi-synchronous Federated Learning
von: Yu, Liangkun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yu, Liangkun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
OptimES: Optimizing Federated Learning Using Remote Embeddings for Graph Neural Networks
von: Naman, Pranjal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Naman, Pranjal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
QEIL v2: Heterogeneous Computing for Edge Intelligence via Roofline-Derived Pareto-Optimal Energy Modeling and Multi-Objective Orchestration
von: Kumar, Satyam, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kumar, Satyam, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Odyssey: An End-to-End System for Pareto-Optimal Serverless Query Processing
von: Jesalpura, Shyam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jesalpura, Shyam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Boosting Scientific Error-Bounded Lossy Compression through Optimized Synergistic Lossy-Lossless Orchestration
von: Wu, Shixun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Shixun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Upcycling Noise for Federated Unlearning
von: Chen, Jianan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Jianan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedQUIT: On-Device Federated Unlearning via a Quasi-Competent Virtual Teacher
von: Mora, Alessio, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mora, Alessio, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FCPO: Federated Continual Policy Optimization for Real-Time High-Throughput Edge Video Analytics
von: Liebe, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liebe, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Optimization of Federated Learning's Client Selection for Non-IID Data Based on Grey Relational Analysis
von: Chen, Shuaijun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chen, Shuaijun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Ähnliche Einträge
-
Federated Unlearning with Gradient Descent and Conflict Mitigation
von: Pan, Zibin, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Bridging Memory Gaps: Scaling Federated Learning for Heterogeneous Clients
von: Wu, Yebo, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Communication Efficient and Provable Federated Unlearning
von: Tao, Youming, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Federated Unlearning in Edge Networks: A Survey of Fundamentals, Challenges, Practical Applications and Future Directions
von: Ng, Jer Shyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Unlearning during Learning: An Efficient Federated Machine Unlearning Method
von: Gu, Hanlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)