Notice
Minimization and Maximization of Empirical Risks: Applications in Data Unlearning and Decentralized Learning
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Descriptif
Cette présentation propose une nouvelle perspective sur la minimisation et la maximisation des risques empiriques avec régularisation par entropie relative. Ces problèmes complémentaires, appelés respectivement ERMin-RER et ERMax-RER, sont tous deux des problèmes variationnels permettant de construire des algorithmes pour : (a) le désapprentissage exact de données ; et (b) l’obtention, en apprentissage décentralisé, de performances équivalentes à celles du niveau centralisé.
Premièrement, une méthode constructive de désapprentissage exact pour les algorithmes de Gibbs est présentée. L’idée clé consiste à calculer un ERMax-RER par rapport aux données à supprimer, en utilisant comme mesure de référence l’algorithme d’origine. L’algorithme qui en résulte coïncide alors avec la distribution de l’algorithme qui serait obtenue en réentraînant depuis zéro sur les données conservées (désapprentissage exact).
Deuxièmement, il est montré qu’une performance de type ERMin-RER centralisé peut être atteinte dans des cadres décentralisés sans échange des jeux de données locaux, mais en échangeant uniquement des mesures de Gibbs calculées localement, utilisées séquentiellement comme mesures de référence par les autres clients.
Intervention / Responsable scientifique
Thème
Documentation
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