論文の概要: Scissorhands: Scrub Data Influence via Connection Sensitivity in Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06187v1
• Date: Thu, 11 Jan 2024 08:39:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 21:06:40.638299
• Title: Scissorhands: Scrub Data Influence via Connection Sensitivity in Networks
• Title（参考訳）: scissorhands:ネットワークの接続感度によるデータのスクラブ
• Authors: Jing Wu and Mehrtash Harandi
• Abstract要約: 我々は、トレーニングデータのサブセットだけで効果的に動作するScisorhandsという新しい機械学習アプローチを提案する。 5つの異なるデータセットで実施した実験結果から,Scisorhandsはトレーニングデータのごく一部しか利用していないものの,既存の手法と比較して競争性能が向上していることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.65766951127157
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine unlearning has become a pivotal task to erase the influence of data from a trained model. It adheres to recent data regulation standards and enhances the privacy and security of machine learning applications. Most existing machine unlearning methods perform well, however, they typically necessitate access to the entirety of the remaining data, which might not be feasible in certain scenarios. In this work, we present a new machine unlearning approach Scissorhands, which operates effectively with only a subset of the training data. Initially, Scissorhands identifies the most pertinent parameters in the given model relative to the forgetting data via connection sensitivity. This process involves reinitializing the most influential top-$k$ percent of these parameters, resulting in a trimmed model for erasing the influence of the forgetting data. Subsequently, Scissorhands retrains the trimmed model through a min-max optimization process, seeking parameters that preserve information on the remaining data while discarding information related to the forgetting data. Our experimental results, conducted across five distinct datasets and utilizing both CNN and ViT, demonstrate that Scissorhands, despite utilizing only a limited portion of the training data, showcases competitive performance when compared to existing methods.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、トレーニングされたモデルからデータの影響を消すための重要なタスクになっている。 これは最近のデータ規制基準に準拠し、機械学習アプリケーションのプライバシとセキュリティを強化する。 しかし、既存の機械学習手法の多くはうまく機能するが、通常は残りのデータ全体にアクセスする必要があり、それは特定のシナリオでは実現できないかもしれない。 そこで本研究では,学習データのサブセットのみを用いて効果的に動作する新しい機械学習手法であるsassorhandsを提案する。 当初、Scisorhandsは接続感度による忘れたデータに対して、与えられたモデルの中で最も重要なパラメータを識別する。 このプロセスは、これらのパラメータの最も影響力のあるk$パーセントを再起動させ、結果として、忘れるデータの影響を消去するトリミングモデルをもたらす。 その後、Scisorhandsはmin-max最適化プロセスを通じてトリミングされたモデルをトレーニングし、残りのデータに関する情報を保存し、忘れたデータに関する情報を破棄するパラメータを求める。 5つのデータセットにまたがって実施し,cnn と vit を併用した実験結果から,sassorhands はトレーニングデータの一部しか利用していないものの,既存の手法と比較した場合の競争力を示す。

関連論文リスト

• Data Selection for Transfer Unlearning [14.967546081883034]
  我々は、プライバシーアプリケーションに対処しない、リラックスした未学習の定義を提唱する。 補助的な「静的」データセットから関連事例を選択するためのメカニズムを用いた新しい手法を提案する。 提案手法は,複数のデータセットにおいて,ゴールド標準の「エクササイズ・アンラーニング」よりも優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T20:09:41Z)
• Enhancing Consistency and Mitigating Bias: A Data Replay Approach for Incremental Learning [100.7407460674153]
  ディープラーニングシステムは、一連のタスクから学ぶとき、破滅的な忘れがちだ。 問題を緩和するため、新しいタスクを学ぶ際に経験豊富なタスクのデータを再生する手法が提案されている。 しかし、メモリ制約やデータプライバシーの問題を考慮すると、実際には期待できない。 代替として、分類モデルからサンプルを反転させることにより、データフリーなデータ再生法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-12T12:51:12Z)
• Learn to Unlearn for Deep Neural Networks: Minimizing Unlearning Interference with Gradient Projection [56.292071534857946]
  最近のデータプライバシ法は、機械学習への関心を喚起している。 課題は、残りのデータセットに関する知識を変更することなく、忘れたデータに関する情報を捨てることである。 我々は、プロジェクテッド・グラディエント・アンラーニング(PGU)という、プロジェクテッド・グラディエント・ベースの学習手法を採用する。 トレーニングデータセットがもはやアクセスできない場合でも、スクラッチからスクラッチで再トレーニングされたモデルと同じような振る舞いをするモデルを、我々のアンラーニング手法が生成できることを実証するための実証的な証拠を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T07:17:24Z)
• CovarNav: Machine Unlearning via Model Inversion and Covariance Navigation [11.222501077070765]
  機械学習は、訓練されたモデルに対する特定のトレーニングデータポイントの影響を選択的に除去する重要なテクニックとして登場した。 我々は,このことを忘れないように,CovarNavという3段階のプロセスを導入する。 CIFAR-10とVggface2データセット上でCovarNavを厳格に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-21T21:19:59Z)
• Learning to Unlearn: Instance-wise Unlearning for Pre-trained Classifiers [71.70205894168039]
  そこでは、事前訓練されたモデルからインスタンスのセットに関する情報を削除することを目標としています。 本稿では,1)表現レベルでの忘れを克服するために,敵の例を活用すること,2)不必要な情報を伝播するネットワークパラメータをピンポイントする重み付け指標を活用すること,の2つの方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-27T07:53:50Z)
• Localized Shortcut Removal [4.511561231517167]
  保持されたテストデータのハイパフォーマンスは、モデルを一般化したり、意味のあるものを学ぶことを必ずしも示さない。 これはしばしば、機械学習のショートカットの存在が原因である。 我々は、逆向きに訓練されたレンズを用いて、画像中の非常に予測的だが意味的に無関係な手がかりを検出し、排除する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-24T13:05:33Z)
• Machine Unlearning of Features and Labels [72.81914952849334]
  機械学習モデルにおけるアンラーニングとラベルのファーストシナリオを提案する。 提案手法は,影響関数の概念に基づいて,モデルパラメータのクローズドフォーム更新によるアンラーニングを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-26T04:42:24Z)
• SSSE: Efficiently Erasing Samples from Trained Machine Learning Models [103.43466657962242]
  サンプル消去のための効率的かつ効率的なアルゴリズムSSSEを提案する。 ある場合、SSSEは、許可されたデータだけで新しいモデルをスクラッチからトレーニングする最適な、しかし実用的でない金の標準と同様に、サンプルをほぼ消去することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-08T14:17:24Z)
• Trade-offs between membership privacy & adversarially robust learning [13.37805637358556]
  標準モデルがロバストモデルよりもはるかに過度に適合する設定を特定します。 オーバーフィッティングの度合いは、トレーニングに利用可能なデータの量に依存する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-08T14:20:12Z)
• Omni-supervised Facial Expression Recognition via Distilled Data [120.11782405714234]
  ネットワークトレーニングにおいて,信頼度の高いサンプルを多量のラベルのないデータで活用するためのオムニ教師付き学習を提案する。 我々は,新しいデータセットが学習したFERモデルの能力を大幅に向上させることができることを実験的に検証した。 そこで本研究では,生成したデータセットを複数のクラスワイド画像に圧縮するために,データセット蒸留戦略を適用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-18T09:36:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。