論文の概要: Task-Aware Machine Unlearning and Its Application in Load Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14412v1
• Date: Mon, 28 Aug 2023 08:50:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 14:39:29.763954
• Title: Task-Aware Machine Unlearning and Its Application in Load Forecasting
• Title（参考訳）: タスク対応機械の学習と負荷予測への応用
• Authors: Wangkun Xu, Fei Teng
• Abstract要約: データプライバシとセキュリティは、負荷予測において無視できない要素になっている。 データプライバシとセキュリティは、負荷予測において無視できない要素になっている。 本稿では,すでに訓練済みの予測器に対する元のデータセットの一部の影響を除去するマシンアンラーニングアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.00606516946677
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Data privacy and security have become a non-negligible factor in load forecasting. Previous researches mainly focus on training stage enhancement. However, once the model is trained and deployed, it may need to `forget' (i.e., remove the impact of) part of training data if the data is found to be malicious or as requested by the data owner. This paper introduces machine unlearning algorithm which is specifically designed to remove the influence of part of the original dataset on an already trained forecaster. However, direct unlearning inevitably degrades the model generalization ability. To balance between unlearning completeness and performance degradation, a performance-aware algorithm is proposed by evaluating the sensitivity of local model parameter change using influence function and sample re-weighting. Moreover, we observe that the statistic criterion cannot fully reflect the operation cost of down-stream tasks. Therefore, a task-aware machine unlearning is proposed whose objective is a tri-level optimization with dispatch and redispatch problems considered. We theoretically prove the existence of the gradient of such objective, which is key to re-weighting the remaining samples. We test the unlearning algorithms on linear and neural network load forecasters with realistic load dataset. The simulation demonstrates the balance on unlearning completeness and operational cost. All codes can be found at https://github.com/xuwkk/task_aware_machine_unlearning.
• Abstract（参考訳）: データプライバシとセキュリティは、負荷予測において無視できない要素になっている。 これまでの研究は主に訓練段階の強化に焦点が当てられている。 しかし、一度モデルをトレーニングしてデプロイすると、データが悪意のあるものであるか、あるいはデータ所有者が要求したように、トレーニングデータの'forget'(すなわち、影響を取り除かなければならない)が必要になる。 本稿では,すでに訓練済みの予測器に対する元のデータセットの一部の影響を除去するマシンアンラーニングアルゴリズムを提案する。 しかし、直接学習は必然的にモデルの一般化能力を低下させる。 非学習完全性と性能低下のバランスをとるために,局所モデルパラメータ変化の感度をインフルエンス関数とサンプル再重み付けを用いて評価し,性能認識アルゴリズムを提案する。 さらに,ダウンストリームタスクの運用コストを,統計基準が完全に反映できないことも確認した。 そこで本研究では,三段階最適化を目標としたタスク認識マシンのアンラーニングを提案する。 このような目的の勾配の存在を理論的に証明し、残りのサンプルを再重み付けする鍵となる。 リアルな負荷データセットを持つ線形およびニューラルネットワーク負荷予測器上で、未学習アルゴリズムをテストする。 シミュレーションは、未学習の完全性と運用コストのバランスを示す。 すべてのコードはhttps://github.com/xuwkk/task_aware_machine_unlearningにある。

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