論文の概要: Machine Unlearning of Features and Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11577v4
• Date: Mon, 7 Aug 2023 12:33:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-09 01:26:33.905317
• Title: Machine Unlearning of Features and Labels
• Title（参考訳）: 特徴とラベルの機械学習
• Authors: Alexander Warnecke, Lukas Pirch, Christian Wressnegger and Konrad Rieck
• Abstract要約: 機械学習モデルにおけるアンラーニングとラベルのファーストシナリオを提案する。 提案手法は,影響関数の概念に基づいて,モデルパラメータのクローズドフォーム更新によるアンラーニングを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.81914952849334
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Removing information from a machine learning model is a non-trivial task that requires to partially revert the training process. This task is unavoidable when sensitive data, such as credit card numbers or passwords, accidentally enter the model and need to be removed afterwards. Recently, different concepts for machine unlearning have been proposed to address this problem. While these approaches are effective in removing individual data points, they do not scale to scenarios where larger groups of features and labels need to be reverted. In this paper, we propose the first method for unlearning features and labels. Our approach builds on the concept of influence functions and realizes unlearning through closed-form updates of model parameters. It enables to adapt the influence of training data on a learning model retrospectively, thereby correcting data leaks and privacy issues. For learning models with strongly convex loss functions, our method provides certified unlearning with theoretical guarantees. For models with non-convex losses, we empirically show that unlearning features and labels is effective and significantly faster than other strategies.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルから情報を取り除くことは、トレーニングプロセスを部分的に戻す必要のある非自明なタスクである。 このタスクは、クレジットカード番号やパスワードなどの機密データが誤ってモデルに入力され、その後削除される場合、避けられない。 近年,この問題を解決するために,機械学習の異なる概念が提案されている。 これらのアプローチは個々のデータポイントを取り除くのに有効であるが、大きな機能群とラベルを戻さなければならないシナリオにはスケールしない。 本稿では,アンラーニング機能とラベルに関する最初の手法を提案する。 本手法は影響関数の概念を基盤とし,モデルパラメータのクローズドフォーム更新による学習を実現する。 これにより、トレーニングデータの影響を学習モデルに振り返り、データ漏洩やプライバシーの問題を修正することができる。 強い凸損失関数を持つモデルを学習するために,提案手法は理論的保証付き未学習を認定する。 非凸損失モデルに対しては、未学習の特徴やラベルが他の戦略よりも効果的ではるかに高速であることを示す。

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