論文の概要: Corrective Machine Unlearning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14015v2
- Date: Thu, 17 Oct 2024 16:47:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-18 13:17:39.478230
- Title: Corrective Machine Unlearning
- Title(参考訳): 矯正機械のアンラーニング
- Authors: Shashwat Goel, Ameya Prabhu, Philip Torr, Ponnurangam Kumaraguru, Amartya Sanyal,
- Abstract要約: 我々は、未知の操作が学習モデルに与える影響を緩和する問題として、矯正機械学習を定式化する。
削除セットを使わずにスクラッチから再学習するなど、既存の未学習手法の多くは、有効な修正未学習のために、操作されたデータの大部分を識別する必要がある。
選択的シナプス減衰法(Selective Synaptic Dampening)は, 操作したサンプルのごく一部で, 有害な効果を学習することなく, 限られた成功を達成している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 22.342035149807923
- License:
- Abstract: Machine Learning models increasingly face data integrity challenges due to the use of large-scale training datasets drawn from the Internet. We study what model developers can do if they detect that some data was manipulated or incorrect. Such manipulated data can cause adverse effects including vulnerability to backdoored samples, systemic biases, and reduced accuracy on certain input domains. Realistically, all manipulated training samples cannot be identified, and only a small, representative subset of the affected data can be flagged. We formalize Corrective Machine Unlearning as the problem of mitigating the impact of data affected by unknown manipulations on a trained model, only having identified a subset of the corrupted data. We demonstrate that the problem of corrective unlearning has significantly different requirements from traditional privacy-oriented unlearning. We find most existing unlearning methods, including retraining-from-scratch without the deletion set, require most of the manipulated data to be identified for effective corrective unlearning. However, one approach, Selective Synaptic Dampening, achieves limited success, unlearning adverse effects with just a small portion of the manipulated samples in our setting, which shows encouraging signs for future progress. We hope our work spurs research towards developing better methods for corrective unlearning and offers practitioners a new strategy to handle data integrity challenges arising from web-scale training. Code is available at https://github.com/drimpossible/corrective-unlearning-bench.
- Abstract(参考訳): 機械学習モデルは、インターネットから引き出された大規模なトレーニングデータセットを使用することによって、データの整合性にますます直面している。
データの操作や誤操作を検出すると、開発者が何ができるのかを調査する。
このような操作されたデータは、バックドアされたサンプルに対する脆弱性、システムバイアス、特定の入力領域における精度の低下などの悪影響を引き起こす可能性がある。
現実的には、すべての操作されたトレーニングサンプルは特定できず、影響を受けるデータの小さな代表的なサブセットだけがフラグ付けされる。
我々は、不正操作による影響を緩和する問題として矯正機械学習を定式化し、その破損したデータのサブセットを特定しただけで、訓練されたモデル上での未知の操作の影響を緩和する。
修正的アンラーニングの問題は従来のプライバシ指向のアンラーニングとは大きく異なる。
削除セットを使わずにスクラッチから再学習するなど、既存の未学習手法の多くは、有効な修正未学習のために、操作されたデータの大部分を識別する必要がある。
しかし,Selective Synaptic Dampening(選択的シナプスダンピング)という手法では,操作したサンプルのごく一部で副作用を学習し,今後の進展の兆候を示す。
当社の作業が、修正的アンラーニングのためのより良い方法の開発に向けた研究を加速し、Webスケールのトレーニングから生じるデータの完全性に対処する新たな戦略を実践者に提供することを願っています。
コードはhttps://github.com/drimpossible/corrective-unlearning-bench.comから入手できる。
関連論文リスト
- Releasing Malevolence from Benevolence: The Menace of Benign Data on Machine Unlearning [28.35038726318893]
大量の実データや合成データに基づいてトレーニングされた機械学習モデルは、様々な領域で優れた予測性能を達成する。
プライバシの懸念に対処するため、モデルから特定のデータサンプルを削除するために、機械学習が提案されている。
本研究では,データ配信情報を少量の良質なデータ集合に抽出するために,Unlearning Usability Attackを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-06T15:42:28Z) - Learn What You Want to Unlearn: Unlearning Inversion Attacks against Machine Unlearning [16.809644622465086]
我々は、機械学習が未学習データの機密内容を漏洩させる範囲を理解するために、最初の調査を行う。
機械学習・アズ・ア・サービス・セッティングの下で、未学習サンプルの特徴とラベル情報を明らかにするアンラーニング・インバージョン・アタックを提案する。
実験結果から,提案攻撃は未学習データのセンシティブな情報を明らかにすることができることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-04T06:37:46Z) - Robust Machine Learning by Transforming and Augmenting Imperfect
Training Data [6.928276018602774]
この論文は、現代の機械学習のいくつかのデータ感度を探求する。
まず、トレーニングデータで測定された事前の人間の識別をMLが符号化するのを防ぐ方法について論じる。
次に、トレーニング中に予測忠実度を提供するが、デプロイ時に信頼性が低い突発的特徴を含むデータから学習する問題について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-19T20:49:28Z) - 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) - Zero-shot Retrieval: Augmenting Pre-trained Models with Search Engines [83.65380507372483]
大規模で事前訓練されたモデルは、問題を解決するのに必要なタスク固有のデータの量を劇的に削減するが、多くの場合、ドメイン固有のニュアンスを箱から取り出すのに失敗する。
本稿では,NLPとマルチモーダル学習の最近の進歩を活用して,検索エンジン検索による事前学習モデルを強化する方法について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-29T05:33:28Z) - 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) - CMW-Net: Learning a Class-Aware Sample Weighting Mapping for Robust Deep
Learning [55.733193075728096]
現代のディープニューラルネットワークは、破損したラベルやクラス不均衡を含むバイアス付きトレーニングデータに容易に適合する。
サンプル再重み付け手法は、このデータバイアス問題を緩和するために一般的に使用されている。
本稿では,データから直接明示的な重み付け方式を適応的に学習できるメタモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-11T13:49:51Z) - Agree to Disagree: Diversity through Disagreement for Better
Transferability [54.308327969778155]
本稿では,D-BAT(Diversity-By-dis-Agreement Training)を提案する。
我々は、D-BATが一般化された相違の概念から自然に現れることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-09T12:03:02Z) - 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) - Coded Machine Unlearning [34.08435990347253]
学習フェーズの前にデータセットを線形に符号化する符号化学習プロトコルを提案する。
また, 符号化学習モデルのアンラーニングプロトコルについて述べるとともに, 完全なアンラーニングを実現するための提案プロトコルの成功について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-31T17:20:34Z)
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。