論文の概要: $\nabla τ$: Gradient-based and Task-Agnostic machine Unlearning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14339v1
- Date: Thu, 21 Mar 2024 12:11:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-22 14:28:30.323867
- Title: $\nabla τ$: Gradient-based and Task-Agnostic machine Unlearning
- Title（参考訳）: $\nabla τ$: Gradient-based and Task-Agnostic Machine Unlearning
- Authors: Daniel Trippa, Cesare Campagnano, Maria Sofia Bucarelli, Gabriele Tolomei, Fabrizio Silvestri,
- Abstract要約: グラディエントベースおよびタスク非依存マシンUnlearning(nabla tau$)を紹介する。
$nabla tau$は、残りのデータに対して標準の勾配勾配を使いながら、忘れられるデータに適応的な勾配勾配を適用します。
我々は、確立されたメンバーシップ推論攻撃指標を用いて、フレームワークの有効性を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.04736023670375
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Machine Unlearning, the process of selectively eliminating the influence of certain data examples used during a model's training, has gained significant attention as a means for practitioners to comply with recent data protection regulations. However, existing unlearning methods face critical drawbacks, including their prohibitively high cost, often associated with a large number of hyperparameters, and the limitation of forgetting only relatively small data portions. This often makes retraining the model from scratch a quicker and more effective solution. In this study, we introduce Gradient-based and Task-Agnostic machine Unlearning ($\nabla \tau$), an optimization framework designed to remove the influence of a subset of training data efficiently. It applies adaptive gradient ascent to the data to be forgotten while using standard gradient descent for the remaining data. $\nabla \tau$ offers multiple benefits over existing approaches. It enables the unlearning of large sections of the training dataset (up to 30%). It is versatile, supporting various unlearning tasks (such as subset forgetting or class removal) and applicable across different domains (images, text, etc.). Importantly, $\nabla \tau$ requires no hyperparameter adjustments, making it a more appealing option than retraining the model from scratch. We evaluate our framework's effectiveness using a set of well-established Membership Inference Attack metrics, demonstrating up to 10% enhancements in performance compared to state-of-the-art methods without compromising the original model's accuracy.
- Abstract（参考訳）: モデルのトレーニングで使用されるデータ例の影響を選択的に排除する機械学習は,実践者が最近のデータ保護規則に従う手段として注目されている。
しかし、既存のアンラーニング手法は、しばしば多数のハイパーパラメータと関連付けられ、比較的小さなデータ部分のみを忘れることの制限など、非常に高いコストを含む重大な欠点に直面している。
これにより、スクラッチからモデルを再トレーニングすることが、より迅速で効果的なソリューションになることが多い。
本研究では,学習データのサブセットの影響を効率的に除去する最適化フレームワークである,Gradient-basedおよびTask-Agnostic Machine Unlearning(\nabla \tau$)を紹介する。
残りのデータに対して標準勾配勾配を用いて、忘れるべきデータに適応勾配を付与する。
$\nabla \tau$は、既存のアプローチよりも多くのメリットを提供する。
トレーニングデータセットの大部分(最大30%)の未学習を可能にする。
多様な未学習タスク(サブセットの忘れやクラス削除など)をサポートし、異なるドメイン(イメージ、テキストなど)で適用することができる。
重要なのは、$\nabla \tau$はハイパーパラメータ調整を必要としないことだ。
我々は、確立されたメンバーシップ推論攻撃指標を用いてフレームワークの有効性を評価し、元のモデルの精度を損なうことなく、最先端の手法と比較して最大10%の性能向上を示す。
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