論文の概要: DUCK: Distance-based Unlearning via Centroid Kinematics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02052v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 17:10:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 14:30:04.075507
• Title: DUCK: Distance-based Unlearning via Centroid Kinematics
• Title（参考訳）: DUCK:Centroid Kinematicsによる遠隔学習
• Authors: Marco Cotogni, Jacopo Bonato, Luigi Sabetta, Francesco Pelosin and Alessandro Nicolosi
• Abstract要約: 本研究は,Centroid Kinematics (DUCK) による遠隔学習(Distance-based Unlearning)と呼ばれる新しいアンラーニングアルゴリズムを導入する。 アルゴリズムの性能評価は、様々なベンチマークデータセットにまたがって行われる。 対象データを忘れる際の未学習プロセスの有効性だけでなく,元のモデルに対する性能損失の定量化も含む,適応未学習スコア(Adaptive Unlearning Score, AUS)と呼ばれる新しいメトリクスを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.642008092347986
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Machine Unlearning is rising as a new field, driven by the pressing necessity of ensuring privacy in modern artificial intelligence models. This technique primarily aims to eradicate any residual influence of a specific subset of data from the knowledge acquired by a neural model during its training. This work introduces a novel unlearning algorithm, denoted as Distance-based Unlearning via Centroid Kinematics (DUCK), which employs metric learning to guide the removal of samples matching the nearest incorrect centroid in the embedding space. Evaluation of the algorithm's performance is conducted across various benchmark datasets in two distinct scenarios, class removal, and homogeneous sampling removal, obtaining state-of-the-art performance. We introduce a novel metric, called Adaptive Unlearning Score (AUS), encompassing not only the efficacy of the unlearning process in forgetting target data but also quantifying the performance loss relative to the original model. Moreover, we propose a novel membership inference attack to assess the algorithm's capacity to erase previously acquired knowledge, designed to be adaptable to future methodologies.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は新しい分野として成長しており、現代の人工知能モデルでプライバシーを確保する必要性が高まっている。 このテクニックは、トレーニング中に神経モデルによって獲得された知識から、特定のデータサブセットの残留影響を根絶することを目的としている。 本研究は, 遠心運動学 (duck) を用いた距離ベースアンラーニング ( distance-based unlearning) と呼ばれる新しいアンラーニングアルゴリズムを提案する。 アルゴリズムの性能評価は、クラス除去と均質なサンプリング除去という2つの異なるシナリオで、様々なベンチマークデータセット間で行われ、最先端のパフォーマンスが得られる。 対象データを忘れる際の未学習プロセスの有効性だけでなく,元のモデルに対する性能損失の定量化も含む,適応未学習スコア(Adaptive Unlearning Score, AUS)と呼ばれる新しいメトリクスを導入する。 さらに,従来の知識を消去するアルゴリズムの能力を評価するために,新たなメンバシップ推論攻撃を提案する。

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