Fugu-MT 論文翻訳(概要): One-Shot Machine Unlearning with Mnemonic Code

論文の概要: One-Shot Machine Unlearning with Mnemonic Code

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05670v2
Date: Wed, 25 Sep 2024 07:51:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-09 15:02:22.834431
Title: One-Shot Machine Unlearning with Mnemonic Code
Title（参考訳）: Mnemonic Codeによるワンショット機械の学習
Authors: Tomoya Yamashita, Masanori Yamada, Takashi Shibata,
Abstract要約: 人工知能(AI)アプリケーションに固有の倫理的およびプライバシー上の問題は、ディープラーニングの急速な普及に対する懸念が高まっている。機械学習(MU)は、トレーニングされたAIモデルを望ましくないトレーニングデータを忘れさせることによって、これらの問題に対処する研究領域である。残念なことに、既存のMUメソッドの多くは、忘れるのにかなりの時間と計算コストを必要とする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.119081933790924
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Ethical and privacy issues inherent in artificial intelligence (AI) applications have been a growing concern with the rapid spread of deep learning. Machine unlearning (MU) is the research area that addresses these issues by making a trained AI model forget about undesirable training data. Unfortunately, most existing MU methods incur significant time and computational costs for forgetting. Therefore, it is often difficult to apply these methods to practical datasets and sophisticated architectures, e.g., ImageNet and Transformer. To tackle this problem, we propose a lightweight and effective MU method. Our method identifies the model parameters sensitive to the forgetting targets and adds perturbation to such model parameters. We identify the sensitive parameters by calculating the Fisher Information Matrix (FIM). This approach does not require time-consuming additional training for forgetting. In addition, we introduce class-specific random signals called mnemonic code to reduce the cost of FIM calculation, which generally requires the entire training data and incurs significant computational costs. In our method, we train the model with mnemonic code; when forgetting, we use a small number of mnemonic codes to calculate the FIM and get the effective perturbation for forgetting. Comprehensive experiments demonstrate that our method is faster and better at forgetting than existing MU methods. Furthermore, we show that our method can scale to more practical datasets and sophisticated architectures.
Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)アプリケーションに固有の倫理的およびプライバシー上の問題は、ディープラーニングの急速な普及に対する懸念が高まっている。機械学習(MU)は、トレーニングされたAIモデルを望ましくないトレーニングデータを忘れさせることによって、これらの問題に対処する研究領域である。残念なことに、既存のMUメソッドの多くは、忘れるのにかなりの時間と計算コストを必要とする。したがって、これらの手法を実用的なデータセットや高度なアーキテクチャ、例えば ImageNet や Transformer に適用することは、しばしば困難である。この問題に対処するために,軽量かつ効率的なMU法を提案する。本手法は, 忘れる対象に敏感なモデルパラメータを同定し, モデルパラメータに摂動を追加する。本稿では,FIM(Fisher Information Matrix)を計算し,その感度パラメータを同定する。このアプローチでは、忘れるのに時間を要する追加のトレーニングは必要ありません。さらに,Mnemonic codeと呼ばれるクラス固有のランダム信号を導入し,FIM計算のコストを削減する。本手法では, ムネモニック符号を用いてモデルを訓練し, ムネモニック符号を少数使用してFIMを計算し, 効率的に摂動し, 忘れる。包括的実験により,本手法は既存のMU法よりも高速で,忘れやすいことが示された。さらに,本手法は,より実用的なデータセットや高度なアーキテクチャに拡張可能であることを示す。

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