論文の概要: DUCK: Distance-based Unlearning via Centroid Kinematics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02052v2
- Date: Mon, 6 May 2024 10:11:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-08 00:15:17.467596
- 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, 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。
また,適応学習スコア (Adaptive Unlearning Score, AUS) と呼ばれる新しい指標を導入し, 対象データに対する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行った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 40.2428948628001
- 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 also 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. Additionally, we conducted a thorough investigation of the unlearning mechanism in DUCK, examining its impact on the organization of the feature space and employing explainable AI techniques for deeper insights.
- 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。
この技術は主に、トレーニング中にニューラルネットワークが取得した知識から、特定のデータサブセットの残余の影響を根絶することを目的としている。
本研究は,Centroid Kinematics (DUCK) による距離に基づくアンラーニングアルゴリズムを導入した。
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。
また,適応学習スコア (Adaptive Unlearning Score, AUS) と呼ばれる新しい指標を導入し, 対象データに対する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行った。
さらに、DUCKの未学習メカニズムを徹底的に調査し、機能空間の組織化への影響を調査し、より深い洞察を得るために説明可能なAI技術を採用した。
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