論文の概要: Efficient Online Unlearning via Hessian-Free Recollection of Individual Data Statistics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01712v2
• Date: Thu, 11 Apr 2024 11:42:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-12 18:06:21.947402
• Title: Efficient Online Unlearning via Hessian-Free Recollection of Individual Data Statistics
• Title（参考訳）: Hessian-free Recollection of individual data Statistics によるオンライン学習の効率化
• Authors: Xinbao Qiao, Meng Zhang, Ming Tang, Ermin Wei,
• Abstract要約: 機械学習は、特定のデータを選択的に忘れることを可能にして、データ所有者の権利を忘れないように努力する。 近年の手法では,2次情報を含む統計データを事前計算し,保存する手法が提案されている。 ほぼ瞬時に学習できるヘッセン自由オンラインアンラーニング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.875278412741695
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine unlearning strives to uphold the data owners' right to be forgotten by enabling models to selectively forget specific data. Recent methods suggest that one approach of data forgetting is by precomputing and storing statistics carrying second-order information to improve computational and memory efficiency. However, they rely on restrictive assumptions and the computation/storage suffer from the curse of model parameter dimensionality, making it challenging to apply to most deep neural networks. In this work, we propose a Hessian-free online unlearning method. We propose to maintain a statistical vector for each data point, computed through affine stochastic recursion approximation of the difference between retrained and learned models. Our proposed algorithm achieves near-instantaneous online unlearning as it only requires a vector addition operation. Based on the strategy that recollecting statistics for forgetting data, the proposed method significantly reduces the unlearning runtime. Experimental studies demonstrate that the proposed scheme surpasses existing results by orders of magnitude in terms of time and memory costs, while also enhancing accuracy.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、特定のデータを選択的に忘れることを可能にして、データ所有者の権利を忘れないように努力する。 近年の手法では,2次情報を含む統計データを事前計算・保存することで,計算効率とメモリ効率を向上させる方法が提案されている。 しかし、それらは制限的な仮定に依存しており、計算/記憶はモデルパラメータの次元性の呪いに苦しむため、ほとんどのディープニューラルネットワークに適用することは困難である。 本研究では,Hessian-free online unlearning法を提案する。 本稿では,再学習モデルと学習モデルの違いの確率的再帰近似を用いて計算した各データ点に対する統計的ベクトルを維持することを提案する。 提案アルゴリズムは,ベクトル加算操作のみを必要とするため,ほぼ瞬時にオンラインアンラーニングを実現する。 データを忘れる統計を再現する戦略に基づいて,提案手法は未学習のランタイムを大幅に削減する。 実験により,提案手法は時間とメモリコストの面で,既存の結果を桁違いに上回り,精度も向上することを示した。

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