論文の概要: Zero-Shot Machine Unlearning at Scale via Lipschitz Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01401v1
• Date: Fri, 2 Feb 2024 13:33:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 15:15:31.766269
• Title: Zero-Shot Machine Unlearning at Scale via Lipschitz Regularization
• Title（参考訳）: リプシッツ正則化によるスケールでのゼロショットマシンアンラーニング
• Authors: Jack Foster, Kyle Fogarty, Stefan Schoepf, Cengiz \"Oztireli, Alexandra Brintrup
• Abstract要約: 学びの鍵となる課題は、モデルのパフォーマンスを保ちながら、必要なデータをタイムリーに忘れることである。 本稿では, サンプルの摂動に関して, サンプル出力の平滑化を誘導する手法を提案する。 このスムーズな結果が,一般的なモデル性能を維持しつつ,忘れることに成功していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.81291569160508
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To comply with AI and data regulations, the need to forget private or copyrighted information from trained machine learning models is increasingly important. The key challenge in unlearning is forgetting the necessary data in a timely manner, while preserving model performance. In this work, we address the zero-shot unlearning scenario, whereby an unlearning algorithm must be able to remove data given only a trained model and the data to be forgotten. Under such a definition, existing state-of-the-art methods are insufficient. Building on the concepts of Lipschitz continuity, we present a method that induces smoothing of the forget sample's output, with respect to perturbations of that sample. We show this smoothing successfully results in forgetting while preserving general model performance. We perform extensive empirical evaluation of our method over a range of contemporary benchmarks, verifying that our method achieves state-of-the-art performance under the strict constraints of zero-shot unlearning.
• Abstract（参考訳）: aiとデータ規制に従うために、訓練された機械学習モデルからプライベートあるいは著作権のある情報を忘れる必要性がますます重要になっている。 非学習における重要な課題は、モデルのパフォーマンスを維持しながら、必要なデータをタイムリーに忘れることである。 本研究では,ゼロショット学習のシナリオに対処し,未学習のアルゴリズムでは,訓練されたモデルと忘れられるデータのみを削除できなければならない。 このような定義の下では、既存の最先端のメソッドは不十分である。 リプシッツ連続性の概念に基づいて、そのサンプルの摂動に関して、忘れられたサンプルの出力の滑らか化を誘導する手法を提案する。 この平滑化は, 一般的なモデル性能を維持しながら, 忘れた結果をもたらす。 提案手法がゼロショットアンラーニングの厳密な制約の下で最先端の性能を達成可能であることを検証するため,同時代のベンチマークを用いて実験的な評価を行った。

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