論文の概要: Task-Aware Machine Unlearning and Its Application in Load Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14412v2
- Date: Mon, 11 Mar 2024 11:19:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 16:27:44.101346
- 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: 本稿では、すでに訓練済みの予測器に対するデータセットの一部の影響を除去するために特別に設計された機械学習の概念を紹介する。
局所モデルパラメータ変化の感度を影響関数とサンプル再重み付けを用いて評価することにより,性能認識アルゴリズムを提案する。
リアルな負荷データセットを用いて,線形,CNN,Mixerベースの負荷予測器上で,未学習アルゴリズムを検証した。
- 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 these data are found to be
malicious or as requested by the data owner. This paper introduces the concept
of machine unlearning which is specifically designed to remove the influence of
part of the dataset on an already trained forecaster. However, direct
unlearning inevitably degrades the model generalization ability. To balance
between unlearning completeness and model performance, a performance-aware
algorithm is proposed by evaluating the sensitivity of local model parameter
change using influence function and sample re-weighting. Furthermore, we
observe that the statistical criterion such as mean squared error, cannot fully
reflect the operation cost of the downstream tasks in power system. Therefore,
a task-aware machine unlearning is proposed whose objective is a trilevel
optimization with dispatch and redispatch problems considered. We theoretically
prove the existence of the gradient of such an objective, which is key to
re-weighting the remaining samples. We tested the unlearning algorithms on
linear, CNN, and MLP-Mixer based load forecasters with a realistic load
dataset. The simulation demonstrates the balance between 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、モデルがトレーニングされ、デプロイされると、これらの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データセットの一部の影響を除去するために特別に設計された機械学習の概念を紹介する。
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。
非学習完全性とモデル性能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影響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,電力系統における下流タスクの運用コストを,平均二乗誤差などの統計的基準で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用いて,線形,CNN,MLP-Mixerに基づく負荷予測器で未学習アルゴリズムを検証した。
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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