論文の概要: Continual Learning and Private Unlearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12817v1
• Date: Thu, 24 Mar 2022 02:40:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-26 00:21:15.008432
• Title: Continual Learning and Private Unlearning
• Title（参考訳）: 継続的な学習とプライベートアンラーニング
• Authors: Bo Liu, Qiang Liu, Peter Stone
• Abstract要約: 本稿では、継続学習とプライベートアンラーニング(CLPU)問題を定式化する。 これはCLPU問題を解決するための第一歩として、単純だが完全にプライベートなソリューションであるCLPU-DER++を紹介している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.848423659220444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As intelligent agents become autonomous over longer periods of time, they may eventually become lifelong counterparts to specific people. If so, it may be common for a user to want the agent to master a task temporarily but later on to forget the task due to privacy concerns. However enabling an agent to \emph{forget privately} what the user specified without degrading the rest of the learned knowledge is a challenging problem. With the aim of addressing this challenge, this paper formalizes this continual learning and private unlearning (CLPU) problem. The paper further introduces a straightforward but exactly private solution, CLPU-DER++, as the first step towards solving the CLPU problem, along with a set of carefully designed benchmark problems to evaluate the effectiveness of the proposed solution.
• Abstract（参考訳）: 知的エージェントが長い時間をかけて自律化するにつれ、彼らは最終的に特定の人々と生涯にわたって対等になるかもしれない。 もしそうなら、ユーザーがエージェントに一時的にタスクをマスターさせたいが、後にプライバシー上の懸念からタスクを忘れるのが一般的かもしれない。 しかし、エージェントが学習した知識の残りの部分を劣化させることなく、ユーザが指定したものをプライベートに指定できるようにすることは、難しい問題である。 本論文は,この課題に対処するために,この継続学習とプライベートアンラーニング(CLPU)問題を定式化する。 さらに、CLPU問題の解決に向けた第一歩として、単純だが完全にプライベートなソリューションであるCLPU-DER++を紹介し、提案ソリューションの有効性を評価するために、慎重に設計されたベンチマーク問題のセットを紹介する。

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