論文の概要: Multi-Class Unlearning for Image Classification via Weight Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02049v2
• Date: Sat, 8 Jun 2024 10:56:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 05:58:24.462698
• Title: Multi-Class Unlearning for Image Classification via Weight Filtering
• Title（参考訳）: 重みフィルタリングによる画像分類のためのマルチクラスアンラーニング
• Authors: Samuele Poppi, Sara Sarto, Marcella Cornia, Lorenzo Baraldi, Rita Cucchiara,
• Abstract要約: Machine Unlearningは、ネットワークからトレーニングデータポイントの影響を選択的に除去するための新興パラダイムである。 メモリ行列を用いてネットワークのコンポーネントを調整し、トレーニング後の任意のクラスに対して選択的な未学習動作を示す。 コンボリューションとトランスフォーマーベースのバックボーンを用いた,小規模・中規模の画像分類データセット上で,提案手法を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.707144011189335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine Unlearning is an emerging paradigm for selectively removing the impact of training datapoints from a network. Unlike existing methods that target a limited subset or a single class, our framework unlearns all classes in a single round. We achieve this by modulating the network's components using memory matrices, enabling the network to demonstrate selective unlearning behavior for any class after training. By discovering weights that are specific to each class, our approach also recovers a representation of the classes which is explainable by design. We test the proposed framework on small- and medium-scale image classification datasets, with both convolution- and Transformer-based backbones, showcasing the potential for explainable solutions through unlearning.
• Abstract（参考訳）: Machine Unlearningは、ネットワークからトレーニングデータポイントの影響を選択的に除去するための新興パラダイムである。 限定されたサブセットや単一のクラスをターゲットにしている既存のメソッドとは異なり、私たちのフレームワークは、すべてのクラスを単一のラウンドで解放します。 メモリ行列を用いてネットワークのコンポーネントを調整し、トレーニング後の任意のクラスに対して選択的な未学習動作を示す。 それぞれのクラスに固有の重みを見つけることで、設計によって説明可能なクラスの表現を復元する。 コンボリューションベースとトランスフォーマーベースの両方のバックボーンを用いた,小規模・中規模の画像分類データセット上で提案手法を検証し,アンラーニングによる説明可能なソリューションの可能性を示した。

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