論文の概要: Reinforcement Unlearning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15910v4
- Date: Mon, 19 Feb 2024 06:16:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-21 04:11:35.162481
- Title: Reinforcement Unlearning
- Title（参考訳）: 強化学習
- Authors: Dayong Ye, Tianqing Zhu, Congcong Zhu, Derui Wang, Zewei Shi, Sheng
Shen, Wanlei Zhou, Minhui Xue
- Abstract要約: 強化学習は、エージェントが累積報酬を最大化するために環境内で最適な決定を行うように訓練することに焦点を当てる。
データ保護規則に従って、環境の所有者はエージェントのトレーニングデータへのアクセスを無効にする権利を有する。
この特徴は,1) 環境に対する未学習スキームの提案方法,2) 残環境におけるエージェントのパフォーマンス低下を回避する方法,3) 未学習の有効性を評価する方法,の3つの異なる課題を提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.67337102571727
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine unlearning refers to the process of mitigating the influence of
specific training data on machine learning models based on removal requests
from data owners. However, one important area that has been largely overlooked
in the research of unlearning is reinforcement learning. Reinforcement learning
focuses on training an agent to make optimal decisions within an environment to
maximize its cumulative rewards. During the training, the agent tends to
memorize the features of the environment, which raises a significant concern
about privacy. As per data protection regulations, the owner of the environment
holds the right to revoke access to the agent's training data, thus
necessitating the development of a novel and pressing research field, known as
\emph{reinforcement unlearning}. Reinforcement unlearning focuses on revoking
entire environments rather than individual data samples. This unique
characteristic presents three distinct challenges: 1) how to propose unlearning
schemes for environments; 2) how to avoid degrading the agent's performance in
remaining environments; and 3) how to evaluate the effectiveness of unlearning.
To tackle these challenges, we propose two reinforcement unlearning methods.
The first method is based on decremental reinforcement learning, which aims to
erase the agent's previously acquired knowledge gradually. The second method
leverages environment poisoning attacks, which encourage the agent to learn
new, albeit incorrect, knowledge to remove the unlearning environment.
Particularly, to tackle the third challenge, we introduce the concept of
``environment inference attack'' to evaluate the unlearning outcomes.
- Abstract（参考訳）: 機械学習とは、データ所有者からの削除要求に基づいて、特定のトレーニングデータの影響を緩和するプロセスを指す。
しかし、未学習の研究で見過ごされてきた重要な分野は強化学習である。
強化学習は、エージェントが累積報酬を最大化するために環境内で最適な決定を行うように訓練することに焦点を当てる。
訓練の間、エージェントは環境の特徴を記憶しがちであり、プライバシーに関する重大な懸念を引き起こす。
データ保護規則に従って、環境の所有者はエージェントのトレーニングデータへのアクセスを無効化する権利を有しており、それによって新しい研究分野である'emph{reinforcement unlearning} の開発が必要とされる。
強化アンラーニングは、個々のデータサンプルではなく、環境全体を無効にすることです。
この独特の特徴は3つの異なる課題をもたらす。
1)環境のための未学習スキームの提案方法
2) 残りの環境におけるエージェントの性能の低下を回避する方法
3)未学習の有効性を評価する方法。
これらの課題に取り組むため,我々は2つの強化アンラーニング手法を提案する。
第1の方法は、エージェントが以前獲得した知識を徐々に消去することを目的とした、デクリメント強化学習に基づいている。
第2の方法は、環境中毒攻撃を利用して、エージェントが学習環境を正しくなくすための新しい知識を学ぶように促す。
特に,第3の課題に取り組むために,「環境推論攻撃」の概念を導入し,未学習の結果を評価する。
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