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Forgetting Clients, Features, and Samples in Vertical Federated Learning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了垂直联邦学习中的遗忘问题，提出了VFU-KD和VFU-GA方法，通过知识蒸馏和梯度上升实现遗忘，实验结果表明其优于重新训练，具有实用价值。
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关键要点
- 本研究探讨了垂直联邦学习中的遗忘问题，填补了该领域研究的空白。
- 提出了VFU-KD和VFU-GA方法，通过知识蒸馏和梯度上升实现遗忘。
- 实验结果表明，所提方法在多个数据集上表现出与重新训练相当或更优的效果。
- 所提方法具有重要的实用价值。
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