Effizientes und nachweisbares Unlearning von Clientbeiträgen in der Föderalen Optimierung
SIFU ist ein neuer Ansatz für föderales Unlearning, der eine effiziente und theoretisch fundierte Entfernung von Clientbeiträgen aus einem mit FedAvg trainierten Modell ermöglicht.