論文の概要: Machine Unlearning for Image-to-Image Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00351v2
• Date: Fri, 2 Feb 2024 03:27:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 11:52:11.827503
• Title: Machine Unlearning for Image-to-Image Generative Models
• Title（参考訳）: 画像から画像への生成モデルのための機械学習
• Authors: Guihong Li, Hsiang Hsu, Chun-Fu Chen, Radu Marculescu
• Abstract要約: 本稿では、画像から画像への生成モデルのための機械学習のための統一フレームワークを提供する。 本稿では,厳密な理論解析を基盤とした計算効率のよいアルゴリズムを提案する。 ImageNet-1KとPlaces-365の2つの大規模データセットに関する実証研究は、我々のアルゴリズムが保持サンプルの可用性に依存していないことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.952634119351465
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine unlearning has emerged as a new paradigm to deliberately forget data samples from a given model in order to adhere to stringent regulations. However, existing machine unlearning methods have been primarily focused on classification models, leaving the landscape of unlearning for generative models relatively unexplored. This paper serves as a bridge, addressing the gap by providing a unifying framework of machine unlearning for image-to-image generative models. Within this framework, we propose a computationally-efficient algorithm, underpinned by rigorous theoretical analysis, that demonstrates negligible performance degradation on the retain samples, while effectively removing the information from the forget samples. Empirical studies on two large-scale datasets, ImageNet-1K and Places-365, further show that our algorithm does not rely on the availability of the retain samples, which further complies with data retention policy. To our best knowledge, this work is the first that represents systemic, theoretical, empirical explorations of machine unlearning specifically tailored for image-to-image generative models. Our code is available at https://github.com/jpmorganchase/l2l-generator-unlearning.
• Abstract（参考訳）: マシンアンラーニングは、厳格な規則に従うために、与えられたモデルからデータサンプルを意図的に忘れる新しいパラダイムとして登場した。 しかし、既存の機械学習手法は主に分類モデルに焦点を合わせており、生成モデルに対する未学習の展望は比較的未開拓である。 本論文は,画像から画像への生成モデルのための機械学習の統一フレームワークを提供することにより,このギャップを解消するブリッジとして機能する。 そこで本研究では,厳密な理論解析を基盤とした計算効率の高いアルゴリズムを提案する。 ImageNet-1KとPlaces-365の2つの大規模データセットに関する実証研究は、我々のアルゴリズムが保持サンプルの可用性に依存していないことを示す。 私たちの知る限りでは、この研究は、画像から画像への生成モデルに特化した機械学習の体系的、理論的、経験的探索を表す最初のものである。 私たちのコードはhttps://github.com/jpmorganchase/l2l-generator-unlearningで利用可能です。

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