QuickDrop: Efficient Federated Unlearning by Integrated Dataset Distillation

📄 arXiv: 2311.15603v2 📥 PDF

作者: Akash Dhasade, Yaohong Ding, Song Guo, Anne-marie Kermarrec, Martijn De Vos, Leijie Wu

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2023-11-27 (更新: 2024-12-06)

备注: Accepted by Middleware 2024

💡 一句话要点

提出QuickDrop以高效解决联邦学习中的数据删除问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 联邦学习 数据集蒸馏 联邦卸载 机器学习 计算效率 隐私保护

📋 核心要点

  1. 现有的联邦卸载方法在删除特定训练数据时计算开销较大，效率低下。
  2. QuickDrop通过数据集蒸馏生成紧凑的数据集，显著加速卸载过程，降低计算资源消耗。
  3. 实验表明，QuickDrop在保持准确度的同时，卸载时间比传统方法减少了463.8倍，显示出其优越性。

📝 摘要（中文）

联邦卸载（Federated Unlearning，FU）旨在从使用联邦学习（Federated Learning，FL）训练的机器学习模型中删除特定的训练数据。本文提出QuickDrop，一种高效且独特的FU方法，利用数据集蒸馏（Dataset Distillation，DD）加速卸载过程，并显著降低计算开销。QuickDrop中，每个客户端生成一个紧凑的数据集，称为蒸馏数据集，并在卸载过程中使用该数据集。通过使用蒸馏数据集的样本执行随机梯度上升，QuickDrop显著减少了与传统FU方法相比的计算开销。评估结果显示，QuickDrop在保持相似准确度的情况下，卸载时间比从头开始重训练减少了463.8倍，比现有FU方法减少了65.1倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是联邦学习中如何高效删除特定训练数据的问题。现有的FU方法通常需要重新训练模型，导致计算开销巨大，效率低下。

核心思路：QuickDrop的核心思路是利用数据集蒸馏技术生成一个紧凑的代表性数据集，从而在卸载过程中减少计算量。通过这种方式，客户端可以在不需要完整数据集的情况下进行有效的知识删除。

技术框架：QuickDrop的整体架构包括数据集蒸馏模块和联邦学习训练模块。每个客户端首先生成蒸馏数据集，然后在FL训练过程中重用梯度更新，最终执行卸载操作。

关键创新：QuickDrop的主要创新在于将数据集蒸馏与联邦学习过程紧密结合，显著降低了生成蒸馏数据集的开销。这一设计使得卸载过程的效率大幅提升，与传统方法相比具有本质区别。

关键设计：在QuickDrop中，客户端使用随机梯度上升算法进行卸载，蒸馏数据集的生成过程几乎不增加额外的计算负担。具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，QuickDrop在卸载过程中比从头重训练模型减少了463.8倍的时间，比现有的FU方法减少了65.1倍，同时保持了相似的准确度。这一显著的性能提升证明了QuickDrop的有效性和实用性。

🎯 应用场景

QuickDrop的研究成果在需要频繁更新和删除数据的场景中具有广泛的应用潜力，如医疗数据管理、金融服务和个性化推荐系统等。通过高效的联邦卸载，能够更好地保护用户隐私，同时降低计算资源的消耗，提升系统的响应速度和灵活性。

📄 摘要（原文）

Federated Unlearning (FU) aims to delete specific training data from an ML model trained using Federated Learning (FL). We introduce QuickDrop, an efficient and original FU method that utilizes dataset distillation (DD) to accelerate unlearning and drastically reduces computational overhead compared to existing approaches. In QuickDrop, each client uses DD to generate a compact dataset representative of the original training dataset, called a distilled dataset, and uses this compact dataset during unlearning. To unlearn specific knowledge from the global model, QuickDrop has clients execute Stochastic Gradient Ascent with samples from the distilled datasets, thus significantly reducing computational overhead compared to conventional FU methods. We further increase the efficiency of QuickDrop by ingeniously integrating DD into the FL training process. By reusing the gradient updates produced during FL training for DD, the overhead of creating distilled datasets becomes close to negligible. Evaluations on three standard datasets show that, with comparable accuracy guarantees, QuickDrop reduces the duration of unlearning by 463.8x compared to model retraining from scratch and 65.1x compared to existing FU approaches. We also demonstrate the scalability of QuickDrop with 100 clients and show its effectiveness while handling multiple unlearning operations.