論文の概要: One-Shot Unlearning of Personal Identities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12069v1
• Date: Tue, 16 Jul 2024 10:00:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 21:18:26.466049
• Title: One-Shot Unlearning of Personal Identities
• Title（参考訳）: 個人的アイデンティティのワンショットアンラーニング
• Authors: Thomas De Min, Subhankar Roy, Massimiliano Mancini, Stéphane Lathuilière, Elisa Ricci,
• Abstract要約: O-UPI (One-Shot Unlearning of Personal Identities) は、トレーニングデータがアクセスできない場合の未学習モデルを評価する。 CelebAとCelebA-HQデータセットの忘れを、異なる学習セットサイズでベンチマークする。 得られたサンプルとトレーニング時に使用するデータとの相違点がある場合,データ可用性が制限された場合,既存のアプローチは困難であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.36863497458095
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Machine unlearning (MU) aims to erase data from a model as if it never saw them during training. To this extent, existing MU approaches assume complete or partial access to the training data, which can be limited over time due to privacy regulations. However, no setting or benchmark exists to probe the effectiveness of MU methods in such scenarios, i.e. when training data is missing. To fill this gap, we propose a novel task we call One-Shot Unlearning of Personal Identities (O-UPI) that evaluates unlearning models when the training data is not accessible. Specifically, we focus on the identity unlearning case, which is relevant due to current regulations requiring data deletion after training. To cope with data absence, we expect users to provide a portraiting picture to perform unlearning. To evaluate methods in O-UPI, we benchmark the forgetting on CelebA and CelebA-HQ datasets with different unlearning set sizes. We test applicable methods on this challenging benchmark, proposing also an effective method that meta-learns to forget identities from a single image. Our findings indicate that existing approaches struggle when data availability is limited, with greater difficulty when there is dissimilarity between provided samples and data used at training time. We will release the code and benchmark upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: マシン・アンラーニング(MU)は、トレーニング中に見たことのないようなモデルからデータを消去することを目的としている。 この範囲で、既存のMUアプローチはトレーニングデータへの完全または部分的なアクセスを前提としており、これはプライバシー規制のために時間とともに制限される可能性がある。 しかし、そのようなシナリオにおけるMUメソッドの有効性を調査するための設定やベンチマークは存在しない。 このギャップを埋めるために、トレーニングデータにアクセスできない場合の未学習モデルを評価できるOne-Shot Unlearning of Personal Identities (O-UPI) と呼ばれる新しいタスクを提案する。 具体的には、トレーニング後のデータ削除を要求される現在の規制が関係しているIDアンラーニングケースに焦点を当てる。 データの欠如に対処するため,利用者は未学習のポートレート画像の提供を期待する。 O-UPIの手法を評価するため,異なる未学習データセットサイズでCelebAとCelebA-HQデータセットの誤りをベンチマークした。 我々は、この挑戦的なベンチマークで適用可能な手法を検証し、メタ学習者が1つの画像からアイデンティティを忘れる効果的な方法を提案する。 得られたサンプルとトレーニング時に使用するデータとの相違点がある場合,データ可用性が制限された場合,既存のアプローチは困難であることが示唆された。 受け入れ次第、コードとベンチマークをリリースします。

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