論文の概要: Machine Unlearning by Suppressing Sample Contribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15109v1
• Date: Fri, 23 Feb 2024 05:44:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 15:42:09.792470
• Title: Machine Unlearning by Suppressing Sample Contribution
• Title（参考訳）: サンプル貢献を抑制した機械学習
• Authors: Xinwen Cheng and Zhehao Huang and Xiaolin Huang
• Abstract要約: マシン・アンラーニング(MU)は、よく訓練されたモデルからデータを忘れることである。 理論的には、入力感度がおよそ寄与を計測し、MU-Misと呼ばれるアルゴリズムを実際に設計することで、忘れるデータの寄与を抑えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.67718613247491
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine Unlearning (MU) is to forget data from a well-trained model, which is practically important due to the "right to be forgotten". In this paper, we start from the fundamental distinction between training data and unseen data on their contribution to the model: the training data contributes to the final model while the unseen data does not. We theoretically discover that the input sensitivity can approximately measure the contribution and practically design an algorithm, called MU-Mis (machine unlearning via minimizing input sensitivity), to suppress the contribution of the forgetting data. Experimental results demonstrate that MU-Mis outperforms state-of-the-art MU methods significantly. Additionally, MU-Mis aligns more closely with the application of MU as it does not require the use of remaining data.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(mu)とは、よく訓練されたモデルからデータを忘れることであり、これは事実上「忘れられる権利」のために重要である。 本稿では、トレーニングデータと、そのモデルへの貢献に関する未確認データとの根本的な区別から、トレーニングデータが最終モデルに寄与する一方で、未確認データには寄与しないことを示す。 理論上は,入力感度が寄与度を近似的に測定し,mu-misと呼ばれるアルゴリズムを実際に設計することで,忘れられたデータの寄与を抑制できることを見出している。 実験の結果,MU-Misは最先端のMU法よりも優れていた。 さらにMU-Misは、残ったデータを必要としないため、MUの適用とより密に連携する。

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