Fugu-MT 論文翻訳(概要): EMA: Auditing Data Removal from Trained Models

論文の概要: EMA: Auditing Data Removal from Trained Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03675v1
Date: Wed, 8 Sep 2021 14:22:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-09 18:36:20.961039
Title: EMA: Auditing Data Removal from Trained Models
Title（参考訳）: EMA: トレーニング済みモデルからのデータ削除を監査
Authors: Yangsibo Huang, Xiaoxiao Li, Kai Li
Abstract要約: 本研究では,これらの制限を克服するために,データ削除を監査するためのEMA(Ensembled Membership Auditing)と呼ばれる新しい手法を提案する。提案手法の故障事例を含む各種条件下では,EMAは堅牢であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.11589211007747
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Data auditing is a process to verify whether certain data have been removed from a trained model. A recently proposed method (Liu et al. 20) uses Kolmogorov-Smirnov (KS) distance for such data auditing. However, it fails under certain practical conditions. In this paper, we propose a new method called Ensembled Membership Auditing (EMA) for auditing data removal to overcome these limitations. We compare both methods using benchmark datasets (MNIST and SVHN) and Chest X-ray datasets with multi-layer perceptrons (MLP) and convolutional neural networks (CNN). Our experiments show that EMA is robust under various conditions, including the failure cases of the previously proposed method. Our code is available at: https://github.com/Hazelsuko07/EMA.
Abstract（参考訳）: データ監査は、トレーニングされたモデルから特定のデータが削除されたかどうかを検証するプロセスである。最近提案された手法(liu et al。 20) Kolmogorov-Smirnov (KS) 距離を用いてデータ監査を行う。しかし、一定の条件下では失敗する。本稿では,これらの制限を克服するために,データ削除を監査するためのEMA(Ensembled Membership Auditing)と呼ばれる新しい手法を提案する。ベンチマークデータセット(mnistおよびsvhn)と胸部x線データセットと多層パーセプトロン(mlp)と畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を用いた2つの手法を比較した。提案手法の故障事例を含む様々な条件下でのemaの耐障害性を示す実験を行った。私たちのコードは、https://github.com/Hazelsuko07/EMA.comで利用可能です。

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