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type: publication
title: DynFrs：随机森林机器遗忘高效框架
description: ICLR 2025 论文，研究随机森林中的高效机器遗忘。
tags:
  - zh
  - publication
  - paper
  - iclr-2025-poster
  - iclr-2025
timestamp: '2026-05-05T23:25:14+08:00'
modified: '2026-07-16T20:08:42+08:00'
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review_due: '2026-10-14'
name: DynFrs：随机森林机器遗忘高效框架
language: zh
summary: ICLR 2025 论文，研究随机森林中的高效机器遗忘。
authors:
  - Shurong Wang
  - Zhuoyang Shen
  - Xinbao Qiao
  - Tongning Zhang
  - 张萌
venue: ICLR 2025
location: 'Singapore EXPO, Singapore'
year: 2025
status: ICLR 2025 poster
publication_type: 会议论文
links:
  - label: OpenReview
    url: 'https://openreview.net/forum?id=nsCOeCLR8e'
  - label: arXiv
    url: 'https://arxiv.org/abs/2410.01588'
  - label: Code
    url: 'https://github.com/shurongwang/DynFrs'
translation_of: DynFrs
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**DynFrs：随机森林机器遗忘高效框架** 是 Shurong Wang、Zhuoyang Shen、**[[Xinbao_Qiao|乔鑫宝]]**、Tongning Zhang 和张萌的 ICLR 2025 会议论文。该工作把随机森林遗忘视为动态数据结构问题：在保持与重新训练分布等价的同时，降低在线删除、插入和查询延迟。

![DynFrs ICLR 2025 poster](/papers/dynfrs/poster.png)

## 概述

论文研究 [[Random_Forest|随机森林]] 的精确高效 [[Machine_Unlearning|机器遗忘]]。随机森林仍广泛用于医疗、金融和推荐等隐私敏感领域，但树集成结构使标准梯度式遗忘工具难以适用。

DynFrs 面向森林的三类在线操作：预测、样本删除和样本添加。其核心设计目标是在保持精确遗忘所需分布等价性的同时，降低在线修改延迟。因此论文把遗忘视为数据结构与随机算法问题，而不只是模型更新问题。

## 方法

DynFrs 结合三种机制：

- **OCC(q)**：树子采样规则，使每个训练样本只出现在 $T$ 棵树中的 $\lceil qT\rceil$ 棵；
- **LZY**：lazy-tag 机制，将子树重建推迟到后续查询真正经过受影响路径时；
- **ERT**：使用 Extremely Randomized Tree 作为基学习器，使随机划分候选降低结构对局部样本变化的敏感性。

![DynFrs lazy-tag 策略](/papers/dynfrs/lazy-tags.png)

## 关键启示

- **精确遗忘也可以是数据结构问题。** 对随机森林而言，核心挑战不是梯度校正，而是如何组织样本所在的树以及后续修复工作，使删除后的分布等价于重训。
- **延迟和正确性同样重要。** 如果每次删除都会阻塞预测或触发大范围重建，那么理论上干净的遗忘规则仍然不够实用。
- **随机化可以成为模型维护工具。** 通过控制样本出现在哪些树中，并推迟不必要的子树修复，框架把随机性从建模选择转化为维护机制。
- **更广泛的信息是传统模型同样需要生命周期设计。** 在敏感领域使用的非神经模型，也需要面向删除、插入和持续服务的更新路径。

## 结果

OpenReview 论文报告 DynFrs 相比已有随机森林遗忘方法实现数量级加速，同时保持或提高预测准确率。论文 PDF 报告相对朴素重新训练有 4000 到 1,500,000 倍加速，相对 DaRE 在顺序遗忘中有 22 到 523 倍加速；在大规模数据集的混合在线流中，修改请求延迟约为 0.12 ms，查询请求约为 1.3 ms。

实验还区分顺序遗忘与批量遗忘。DynFrs 能在两种设置中保持强表现，是因为 OCC(q) 降低每个样本覆盖的树数，而 LZY 避免每次删除都触发完整子树重建。

## 定位

该工作属于 [[Machine_Unlearning|机器遗忘]]、[[Random_Forest|随机森林]] 和 [[Trustworthy_AI|可信 AI]]。在乔鑫宝的论文记录中，它与 [[Hessian_Free_Online_Certified_Unlearning|无 Hessian 在线认证遗忘]] 互补：前者关注树集成的精确遗忘，后者关注可微模型的近似认证遗忘。
