論文の概要: Model Provenance via Model DNA
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02121v3
- Date: Thu, 18 Jul 2024 08:53:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-20 00:12:03.763465
- Title: Model Provenance via Model DNA
- Title（参考訳）: モデルDNAによるモデル存在
- Authors: Xin Mu, Yu Wang, Yehong Zhang, Jiaqi Zhang, Hui Wang, Yang Xiang, Yue Yu,
- Abstract要約: 本稿では,機械学習モデルの特徴を表現した新しいモデルDNAについて紹介する。
本研究では,対象モデルの事前学習モデルであるかどうかを識別できるモデル証明同定のための効率的なフレームワークを開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.885185988451667
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Understanding the life cycle of the machine learning (ML) model is an intriguing area of research (e.g., understanding where the model comes from, how it is trained, and how it is used). This paper focuses on a novel problem within this field, namely Model Provenance (MP), which concerns the relationship between a target model and its pre-training model and aims to determine whether a source model serves as the provenance for a target model. This is an important problem that has significant implications for ensuring the security and intellectual property of machine learning models but has not received much attention in the literature. To fill in this gap, we introduce a novel concept of Model DNA which represents the unique characteristics of a machine learning model. We utilize a data-driven and model-driven representation learning method to encode the model's training data and input-output information as a compact and comprehensive representation (i.e., DNA) of the model. Using this model DNA, we develop an efficient framework for model provenance identification, which enables us to identify whether a source model is a pre-training model of a target model. We conduct evaluations on both computer vision and natural language processing tasks using various models, datasets, and scenarios to demonstrate the effectiveness of our approach in accurately identifying model provenance.
- Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)モデルのライフサイクルを理解することは、興味深い研究分野である(例えば、モデルがどこから来たのか、どのようにトレーニングされ、どのように使用されるのかを理解する)。
本稿では,対象モデルと事前学習モデルとの関係を考慮し,対象モデルが対象モデルの証明となるかどうかを判断することを目的とした,この領域における新しい問題,すなわち,MP(Model Provenance)に焦点を当てる。
これは、機械学習モデルのセキュリティと知的財産権の確保に重要な意味を持つ重要な問題であるが、文献にはあまり注目されていない。
このギャップを埋めるために、機械学習モデルのユニークな特徴を表すモデルDNAという新しい概念を導入する。
データ駆動型およびモデル駆動型表現学習法を用いて、モデルのトレーニングデータと入力出力情報を、コンパクトで包括的な表現(つまり、DNA)として符号化する。
このモデルDNAを用いて、ターゲットモデルの事前学習モデルであるかどうかを識別できるモデル証明同定のための効率的なフレームワークを開発する。
我々は,様々なモデル,データセット,シナリオを用いて,コンピュータビジョンと自然言語処理の両方のタスクの評価を行い,モデル前駆体を正確に同定する手法の有効性を実証する。
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