Fugu-MT 論文翻訳(概要): ViT-MUL: A Baseline Study on Recent Machine Unlearning Methods Applied to Vision Transformers

論文の概要: ViT-MUL: A Baseline Study on Recent Machine Unlearning Methods Applied to Vision Transformers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09681v1
Date: Wed, 7 Feb 2024 17:06:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-25 08:06:28.768713
Title: ViT-MUL: A Baseline Study on Recent Machine Unlearning Methods Applied to Vision Transformers
Title（参考訳）: ViT-MUL:視覚変換器に適用した最近の機械学習手法のベースライン研究
Authors: Ikhyun Cho, Changyeon Park, Julia Hockenmaier,
Abstract要約: 機械学習(MUL)は、訓練されたモデルから特定のトレーニングデータポイントの学習情報を消去しようとする。近年のMULアルゴリズムとデータセットを用いた視覚変換器(ViT)の総合的な実験を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4663802786259104
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Machine unlearning (MUL) is an arising field in machine learning that seeks to erase the learned information of specific training data points from a trained model. Despite the recent active research in MUL within computer vision, the majority of work has focused on ResNet-based models. Given that Vision Transformers (ViT) have become the predominant model architecture, a detailed study of MUL specifically tailored to ViT is essential. In this paper, we present comprehensive experiments on ViTs using recent MUL algorithms and datasets. We anticipate that our experiments, ablation studies, and findings could provide valuable insights and inspire further research in this field.
Abstract（参考訳）: 機械学習(MUL)は、訓練されたモデルから特定のトレーニングデータポイントの学習情報を消去しようとする機械学習の分野である。コンピュータビジョンにおける最近のMULの活発な研究にもかかわらず、ほとんどの研究はResNetベースのモデルに焦点を当てている。ビジョントランスフォーマー(ViT)が主要なモデルアーキテクチャとなったことを考えると、特にViTに合わせたMULの詳細な研究が不可欠である。本稿では,最新のMULアルゴリズムとデータセットを用いたViTの総合的な実験について述べる。我々は、我々の実験、アブレーション研究、そして発見が貴重な洞察を与え、この分野のさらなる研究を促すことを期待する。

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