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联邦反学习综述：分类、挑战与未来方向
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文总结了联邦遗忘（FU）领域的发展和挑战，重点关注可信任的联邦学习（FL）的分散化和隐私保护。文章提供了现有算法、目标、评价指标，并分类总结了各种方案、潜在应用和未来方向。
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关键要点
- 联邦遗忘（FU）领域的发展与挑战
- 可信任的联邦学习（FL）促进了被遗忘权的实施
- FU 的主要挑战在于 FL 的分散化和隐私保护特性
- 客户端共同训练全局模型而不共享原始数据
- 有选择地遗忘特定信息变得更加复杂
- 对 FU 进行了全面调查，提供现有算法、目标和评价指标
- 总结了 FU 的挑战和各种方案
- 探讨了 FU 的潜在应用和未来方向
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