論文の概要: Towards Unbounded Machine Unlearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09880v1
• Date: Mon, 20 Feb 2023 10:15:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 15:50:21.530027
• Title: Towards Unbounded Machine Unlearning
• Title（参考訳）: アンバウンドマシン・アンラーニングに向けて
• Authors: Meghdad Kurmanji, Peter Triantafillou, Eleni Triantafillou
• Abstract要約: ディープ・マシン・アンラーニング(Deep Machine Unlearning)は、訓練されたディープ・モデルの重みからデータのコホートの影響を取り除く問題である。 本研究では,新しい非学習アルゴリズム(SCRUB)を提案し,従来の最先端モデルに対して包括的な評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.4901837985281965
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep machine unlearning is the problem of removing the influence of a cohort of data from the weights of a trained deep model. This challenge is enjoying increasing attention due to the widespread use of neural networks in applications involving user data: allowing users to exercise their `right to be forgotten' necessitates an effective unlearning algorithm. However, deleting data from models is also of interest in practice for other applications where individual user privacy is not necessarily a consideration: removing biases, out-of-date examples, outliers, or noisy labels, and different such applications come with different desiderata. We propose a new unlearning algorithm (coined SCRUB) and conduct a comprehensive experimental evaluation against several previous state-of-the-art models. The results reveal that SCRUB is consistently a top performer across three different metrics for measuring unlearning quality, reflecting different application scenarios, while not degrading the model's performance.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングアンラーニング(deep machine unlearning)とは、トレーニングされた深層モデルの重みから、データのコホートの影響を取り除く問題である。 この課題は、ユーザデータを含むアプリケーションでニューラルネットワークが広く使用されていることによる注目を集めている。 しかし、モデルからデータを削除することは、個々のユーザのプライバシが必ずしも考慮されていない他のアプリケーションにとって、実践的な関心事である。 本研究では,新しい非学習アルゴリズム(SCRUB)を提案し,従来の最先端モデルに対する総合的な実験評価を行う。 結果は、SCRUBが、モデルのパフォーマンスを劣化させることなく、異なるアプリケーションシナリオを反映しながら、学習されていない品質を測定するための3つのメトリクスで一貫してトップパフォーマーであることを示している。

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