REMISVFU: 表現の誤誘導による垂直連合アンラーニング

この研究は、新しい表現の誤誘導技術を用いて、垂直設定における連合アンラーニングを調査しています。中核となるコンセプトは、連合モデルの全体的なパフォーマンスを維持しながら、特定のデータポイントの影響を削除または軽減する方法に焦点を当てていると考えられます。

• •連合学習におけるデータのアンラーニングの課題に取り組む。
• •中間出力の特徴に対して「表現の誤誘導」を採用。
• •垂直連合学習シナリオを対象としているように見える。