論文の概要: Loss-Free Machine Unlearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19308v1
• Date: Thu, 29 Feb 2024 16:15:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 14:08:06.658694
• Title: Loss-Free Machine Unlearning
• Title（参考訳）: ロスフリーマシンアンラーニング
• Authors: Jack Foster, Stefan Schoepf, Alexandra Brintrup
• Abstract要約: 我々は、再学習とラベルなしの両方の機械学習アプローチを提案する。 Retraining-freeアプローチは、損失から派生したFisher情報を利用することが多く、利用できないラベル付きデータを必要とする。 本稿では,モデル出力のl2ノルムの勾配に対して,フィッシャー情報行列の対角線を近似感度に置き換えるSelective Synaptic Dampeningアルゴリズムの拡張を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.34904967046097
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a machine unlearning approach that is both retraining- and label-free. Most existing machine unlearning approaches require a model to be fine-tuned to remove information while preserving performance. This is computationally expensive and necessitates the storage of the whole dataset for the lifetime of the model. Retraining-free approaches often utilise Fisher information, which is derived from the loss and requires labelled data which may not be available. Thus, we present an extension to the Selective Synaptic Dampening algorithm, substituting the diagonal of the Fisher information matrix for the gradient of the l2 norm of the model output to approximate sensitivity. We evaluate our method in a range of experiments using ResNet18 and Vision Transformer. Results show our label-free method is competitive with existing state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 我々は、再学習とラベルなしの両方の機械学習アプローチを提案する。 既存の機械学習アプローチの多くは、パフォーマンスを保ちながら情報を除去するために、モデルを微調整する必要がある。 これは計算コストが高く、モデルの存続期間にデータセット全体の保存を必要とする。 Retraining-freeアプローチは、損失から派生したFisher情報を利用することが多く、利用できないラベル付きデータを必要とする。 そこで本研究では,モデル出力のl2ノルムの勾配に対して,フィッシャー情報行列の対角線を近似感度に置き換えた選択的シナプス減衰アルゴリズムの拡張を提案する。 本研究では,ResNet18とVision Transformerを用いて実験を行った。 提案手法は,既存の最先端手法と競合することを示す。

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