論文の概要: Improved Localized Machine Unlearning Through the Lens of Memorization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02432v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 12:57:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:43:16.733585
• Title: Improved Localized Machine Unlearning Through the Lens of Memorization
• Title（参考訳）: 暗記レンズによる局所機械学習の改良
• Authors: Reihaneh Torkzadehmahani, Reza Nasirigerdeh, Georgios Kaissis, Daniel Rueckert, Gintare Karolina Dziugaite, Eleni Triantafillou,
• Abstract要約: 我々は局所的アンラーニングについて研究し、未学習アルゴリズムはパラメータの小さなサブセットで動作する。 そこで我々は,既存の未学習アルゴリズムと組み合わせた場合,強力な結果が得られるローカライゼーション戦略を提案する。 また、最も重要とされるパラメータをリセットする新しい未学習アルゴリズムDeletion by Example Localization (DEL)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.30800397324838
• License:
• Abstract: Machine unlearning refers to removing the influence of a specified subset of training data from a machine learning model, efficiently, after it has already been trained. This is important for key applications, including making the model more accurate by removing outdated, mislabeled, or poisoned data. In this work, we study localized unlearning, where the unlearning algorithm operates on a (small) identified subset of parameters. Drawing inspiration from the memorization literature, we propose an improved localization strategy that yields strong results when paired with existing unlearning algorithms. We also propose a new unlearning algorithm, Deletion by Example Localization (DEL), that resets the parameters deemed-to-be most critical according to our localization strategy, and then finetunes them. Our extensive experiments on different datasets, forget sets and metrics reveal that DEL sets a new state-of-the-art for unlearning metrics, against both localized and full-parameter methods, while modifying a small subset of parameters, and outperforms the state-of-the-art localized unlearning in terms of test accuracy too.
• Abstract（参考訳）: 機械学習とは、機械学習モデルから与えられたトレーニングデータの特定のサブセットの影響を、既にトレーニングされた後に効率的に除去することである。 これは重要なアプリケーションにとって重要であり、時代遅れ、ラベルのずれ、あるいは有毒なデータを除去することで、モデルをより正確にする。 本研究では,未学習アルゴリズムがパラメータの(小さな)特定サブセットで動作する局所的アンラーニングについて検討する。 暗記の文献からインスピレーションを得て、既存の未学習アルゴリズムと組み合わせた場合の強い結果をもたらすような、より優れたローカライゼーション戦略を提案する。 また,提案する非学習アルゴリズムであるDeletion by Example Localization (DEL)を提案する。 さまざまなデータセット、データセット、メトリクスに関する大規模な実験では、DELが未学習のメトリクスに対して、ローカライズされたパラメータとフルパラメータのメソッドの両方に対して、新しい最先端のメトリクスをセットし、パラメータの小さなサブセットを変更し、テスト精度の観点からも最先端の未学習を上回ります。

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