論文の概要: Scalability of memorization-based machine unlearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16516v2
• Date: Fri, 01 Nov 2024 20:14:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:38:00.911748
• Title: Scalability of memorization-based machine unlearning
• Title（参考訳）: 記憶型機械アンラーニングのスケーラビリティ
• Authors: Kairan Zhao, Peter Triantafillou,
• Abstract要約: 機械学習(MUL)は、事前訓練されたモデルからデータの特定のサブセットの影響を取り除くことに焦点を当てている。 記憶に基づく未学習法が開発され、未学習の品質に関して例外的な性能を示した。 我々は、一連の記憶スコアプロキシを用いて、最先端の記憶型MULアルゴリズムのスケーラビリティに挑戦する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5782420501870296
• License:
• Abstract: Machine unlearning (MUL) focuses on removing the influence of specific subsets of data (such as noisy, poisoned, or privacy-sensitive data) from pretrained models. MUL methods typically rely on specialized forms of fine-tuning. Recent research has shown that data memorization is a key characteristic defining the difficulty of MUL. As a result, novel memorization-based unlearning methods have been developed, demonstrating exceptional performance with respect to unlearning quality, while maintaining high performance for model utility. Alas, these methods depend on knowing the memorization scores of data points and computing said scores is a notoriously time-consuming process. This in turn severely limits the scalability of these solutions and their practical impact for real-world applications. In this work, we tackle these scalability challenges of state-of-the-art memorization-based MUL algorithms using a series of memorization-score proxies. We first analyze the profiles of various proxies and then evaluate the performance of state-of-the-art (memorization-based) MUL algorithms in terms of both accuracy and privacy preservation. Our empirical results show that these proxies can introduce accuracy on par with full memorization-based unlearning while dramatically improving scalability. We view this work as an important step toward scalable and efficient machine unlearning.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(MUL)は、事前訓練されたモデルから特定のサブセット(ノイズ、毒、プライバシーに敏感なデータなど)の影響を取り除くことに焦点を当てている。 MUL法は典型的には特殊な微調整形式に依存している。 近年の研究では、MULの難易度を定義する重要な特徴として、データの記憶が示されている。 その結果、新しい暗記に基づく未学習法が開発され、モデルユーティリティの高性能を維持しながら、未学習の品質に関して例外的な性能を示した。 残念なことに、これらの手法は、データポイントの記憶スコアを知ることと、そのスコアを計算することに依存する。 これにより、これらのソリューションのスケーラビリティと、現実世界のアプリケーションに対する実践的な影響を著しく制限します。 本研究では,一連の暗記スコアプロキシを用いて,最先端の暗記に基づくMULアルゴリズムのスケーラビリティ問題に取り組む。 まず,様々なプロキシのプロファイルを分析し,その精度とプライバシ保護の両面から,最先端の(記憶に基づく)MULアルゴリズムの性能を評価する。 実験結果から,これらのプロキシは,完全記憶型アンラーニングと同等の精度で,スケーラビリティを劇的に向上させることができることがわかった。 私たちはこの作業が、スケーラブルで効率的な機械学習への重要なステップであると考えています。

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