論文の概要: Parameter-tuning-free data entry error unlearning with adaptive selective synaptic dampening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10098v1
• Date: Tue, 6 Feb 2024 14:04:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-18 12:40:20.944691
• Title: Parameter-tuning-free data entry error unlearning with adaptive selective synaptic dampening
• Title（参考訳）: 適応的な選択的シナプス減衰によるパラメータチューニングフリーデータ入力誤りの学習
• Authors: Stefan Schoepf, Jack Foster, Alexandra Brintrup
• Abstract要約: 本稿では,パラメータチューニングの必要性を排除した選択的シナプス減衰アンラーニング法の拡張を提案する。 本稿では,ResNet18とVision Transformerの未学習タスクにおける適応選択的シナプス減衰(ASSD)の性能を示す。 このアプローチの適用は、サプライチェーン管理などの産業環境において特に魅力的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.34904967046097
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data entry constitutes a fundamental component of the machine learning pipeline, yet it frequently results in the introduction of labelling errors. When a model has been trained on a dataset containing such errors its performance is reduced. This leads to the challenge of efficiently unlearning the influence of the erroneous data to improve the model performance without needing to completely retrain the model. While model editing methods exist for cases in which the correct label for a wrong entry is known, we focus on the case of data entry errors where we do not know the correct labels for the erroneous data. Our contribution is twofold. First, we introduce an extension to the selective synaptic dampening unlearning method that removes the need for parameter tuning, making unlearning accessible to practitioners. We demonstrate the performance of this extension, adaptive selective synaptic dampening (ASSD), on various ResNet18 and Vision Transformer unlearning tasks. Second, we demonstrate the performance of ASSD in a supply chain delay prediction problem with labelling errors using real-world data where we randomly introduce various levels of labelling errors. The application of this approach is particularly compelling in industrial settings, such as supply chain management, where a significant portion of data entry occurs manually through Excel sheets, rendering it error-prone. ASSD shows strong performance on general unlearning benchmarks and on the error correction problem where it outperforms fine-tuning for error correction.
• Abstract（参考訳）: データ入力は機械学習パイプラインの基本コンポーネントを構成するが、しばしばラベルエラーが発生する。 このようなエラーを含むデータセットでモデルがトレーニングされた場合、そのパフォーマンスは低下する。 これにより、モデルを完全に再トレーニングすることなく、誤ったデータの影響を効率よく学び、モデルのパフォーマンスを改善することが困難になる。 間違ったエントリの正しいラベルが知られている場合、モデル編集方法が存在するが、誤ったデータに対する正しいラベルを知らないデータ入力エラーの場合に焦点を当てる。 私たちの貢献は2倍です。 まず,選択的シナプス減衰アンラーニング法の拡張を行い,パラメータチューニングの必要性を排除し,実践者が学べるようにした。 本稿では,ResNet18とVision Transformerの未学習タスクにおける適応選択的シナプス減衰(ASSD)の性能を示す。 次に,実世界データを用いたラベリング誤差を伴うサプライチェーン遅延予測問題において,様々なラベリング誤差のレベルをランダムに導入したasdの性能を示す。 このアプローチの適用は、特にサプライチェーン管理のような、excelシートを介してデータ入力のかなりの部分が手動で発生し、エラーが発生しやすい産業環境では魅力的である。 ASSDは、一般的なアンラーニングベンチマークや、誤り訂正のための微調整に優れるエラー訂正問題に強い性能を示す。

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