論文の概要: Attribute-to-Delete: Machine Unlearning via Datamodel Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23232v2
• Date: Mon, 11 Nov 2024 20:02:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:16:31.067025
• Title: Attribute-to-Delete: Machine Unlearning via Datamodel Matching
• Title（参考訳）: Attribute-to-Delete: データモデルマッチングによる機械学習
• Authors: Kristian Georgiev, Roy Rinberg, Sung Min Park, Shivam Garg, Andrew Ilyas, Aleksander Madry, Seth Neel,
• Abstract要約: 機械学習 -- 事前訓練された機械学習モデルで、小さな"ターゲットセット"トレーニングデータを効率的に削除する -- は、最近関心を集めている。 最近の研究では、機械学習技術はこのような困難な環境では耐えられないことが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.13151619119782
• License:
• Abstract: Machine unlearning -- efficiently removing the effect of a small "forget set" of training data on a pre-trained machine learning model -- has recently attracted significant research interest. Despite this interest, however, recent work shows that existing machine unlearning techniques do not hold up to thorough evaluation in non-convex settings. In this work, we introduce a new machine unlearning technique that exhibits strong empirical performance even in such challenging settings. Our starting point is the perspective that the goal of unlearning is to produce a model whose outputs are statistically indistinguishable from those of a model re-trained on all but the forget set. This perspective naturally suggests a reduction from the unlearning problem to that of data attribution, where the goal is to predict the effect of changing the training set on a model's outputs. Thus motivated, we propose the following meta-algorithm, which we call Datamodel Matching (DMM): given a trained model, we (a) use data attribution to predict the output of the model if it were re-trained on all but the forget set points; then (b) fine-tune the pre-trained model to match these predicted outputs. In a simple convex setting, we show how this approach provably outperforms a variety of iterative unlearning algorithms. Empirically, we use a combination of existing evaluations and a new metric based on the KL-divergence to show that even in non-convex settings, DMM achieves strong unlearning performance relative to existing algorithms. An added benefit of DMM is that it is a meta-algorithm, in the sense that future advances in data attribution translate directly into better unlearning algorithms, pointing to a clear direction for future progress in unlearning.
• Abstract（参考訳）: 機械学習 -- トレーニング済みの機械学習モデルに対する、トレーニングデータの小さな“ターゲットセット”の効果を効率的に除去する -- は、最近、大きな研究関心を集めている。 しかし、近年の研究では、既存の機械学習技術は非凸環境での徹底的な評価には耐えられないことが示されている。 本研究では,このような難易度の設定においても,実験性能が向上するマシンアンラーニング手法を提案する。 我々の出発点は、未学習の目標は、アウトプットが統計的に区別できないモデルを作成することである。 この視点は自然に、学習しない問題からデータ帰属の問題への還元を示唆しており、そこでは、モデルの出力に対するトレーニングセットの変更の効果を予測することを目的としている。 そこで,データモデルマッチング (Datamodel Matching, DMM) と呼ばれるメタアルゴリズムを提案する。 (a)データ属性を使用して、忘れられた集合点以外のすべての上で再トレーニングされた場合、モデルの出力を予測する。 (b)これらの予測出力と一致するように事前訓練されたモデルを微調整する。 簡単な凸設定では、このアプローチが様々な反復的未学習アルゴリズムよりも確実に優れていることを示す。 実験的に、我々は既存の評価とKL分割に基づく新しい指標を組み合わせることで、非凸設定においても、DMMは既存のアルゴリズムと比較して強力な非学習性能が得られることを示す。 DMMのさらなる利点は、データ属性の今後の進歩が、より優れた未学習アルゴリズムに直接変換されるという意味で、メタアルゴリズムであることであり、未学習の今後の進歩の明確な方向を指し示している。

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