論文の概要: Markov Chain Monte Carlo-Based Machine Unlearning: Unlearning What Needs
to be Forgotten
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13585v1
- Date: Mon, 28 Feb 2022 07:14:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-01 17:43:03.303612
- Title: Markov Chain Monte Carlo-Based Machine Unlearning: Unlearning What Needs
to be Forgotten
- Title（参考訳）: markov chain monte carlo-based machine unlearning - 忘れるべきことの学習
- Authors: Quoc Phong Nguyen, Ryutaro Oikawa, Dinil Mon Divakaran, Mun Choon
Chan, Bryan Kian Hsiang Low
- Abstract要約: 本稿ではマルコフ連鎖モンテカルロに基づく機械学習(MCU)アルゴリズムを提案する。
MCUは、トレーニングデータセットのサブセットからトレーニングされたモデルを効率的かつ効率的に解放するのに役立つ。
実世界のフィッシングおよび糖尿病データセットにおけるMCUアルゴリズムの性能を実証的に評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.624662214658446
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As the use of machine learning (ML) models is becoming increasingly popular
in many real-world applications, there are practical challenges that need to be
addressed for model maintenance. One such challenge is to 'undo' the effect of
a specific subset of dataset used for training a model. This specific subset
may contain malicious or adversarial data injected by an attacker, which
affects the model performance. Another reason may be the need for a service
provider to remove data pertaining to a specific user to respect the user's
privacy. In both cases, the problem is to 'unlearn' a specific subset of the
training data from a trained model without incurring the costly procedure of
retraining the whole model from scratch. Towards this goal, this paper presents
a Markov chain Monte Carlo-based machine unlearning (MCU) algorithm. MCU helps
to effectively and efficiently unlearn a trained model from subsets of training
dataset. Furthermore, we show that with MCU, we are able to explain the effect
of a subset of a training dataset on the model prediction. Thus, MCU is useful
for examining subsets of data to identify the adversarial data to be removed.
Similarly, MCU can be used to erase the lineage of a user's personal data from
trained ML models, thus upholding a user's "right to be forgotten". We
empirically evaluate the performance of our proposed MCU algorithm on
real-world phishing and diabetes datasets. Results show that MCU can achieve a
desirable performance by efficiently removing the effect of a subset of
training dataset and outperform an existing algorithm that utilizes the
remaining dataset.
- Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)モデルの使用は多くの現実世界のアプリケーションで人気が高まっているため、モデルのメンテナンスに対処する必要がある実践的な課題がある。
そのような課題の1つは、モデルのトレーニングに使用されるデータセットの特定のサブセットの効果を「解き放つ」ことである。
この特定のサブセットには、攻撃者が注入した悪意のあるデータや敵対的なデータが含まれ、モデルのパフォーマンスに影響する可能性がある。
もうひとつの理由は、サービスプロバイダがユーザのプライバシを尊重するために、特定のユーザに関連するデータを削除する必要があることだ。
どちらの場合でも、モデル全体をゼロから再トレーニングするコストのかかる手順を伴わずに、トレーニングされたモデルからトレーニングデータの特定のサブセットを解放する。
本研究の目的は,マルコフ連鎖モンテカルロに基づく機械学習(MCU)アルゴリズムを提案することである。
MCUは、トレーニングデータセットのサブセットからトレーニングされたモデルを効率的かつ効率的に解放するのに役立つ。
さらに,mcuでは,トレーニングデータセットのサブセットがモデル予測に与える影響を説明できることを示した。
したがって、MCUは削除すべき敵データを特定するためにデータのサブセットを調べるのに有用である。
同様に、MCUは訓練されたMLモデルからユーザーの個人情報の系統を消去するために使用することができ、それによってユーザの「忘れられる権利」を維持できる。
実世界のフィッシングおよび糖尿病データセットにおけるMCUアルゴリズムの性能を実証的に評価した。
その結果、MCUはトレーニングデータセットのサブセットの効果を効率よく除去し、残りのデータセットを利用する既存のアルゴリズムより優れていることを示す。
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