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FedUP: One-Shot Federated Unlearning via Centroid-Guided Plug-in Filters

FedUP: 基于质心引导的即插即用过滤器的一次性联邦遗忘学习

Feihong Nan, Zhengyi Zhong, Pan Wang, Weidong Bao, Xiongtao Zhang, Quan Wen, Ji Wang

机构 * National Key Laboratory of Big Data and Decision, National University of Defense Technology（国防科技大学大数据与决策国家重点实验室） 纠错

AI总结 提出FedUP框架，利用轻量级可插拔过滤器作为“知识漏斗”，通过差分隐私保护的类质心样本在服务器端训练过滤器，实现一次性联邦遗忘，避免多轮通信和重训练，将遗忘延迟从分钟降至秒级。

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