Fugu-MT 論文翻訳(概要): Redefining Machine Unlearning: A Conformal Prediction-Motivated Approach

論文の概要: Redefining Machine Unlearning: A Conformal Prediction-Motivated Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19403v2
Date: Tue, 20 May 2025 03:37:51 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-21 14:49:51.745121
Title: Redefining Machine Unlearning: A Conformal Prediction-Motivated Approach
Title（参考訳）: Redefining Machine Unlearning: Conformal Prediction-Motivated Approach
Authors: Yingdan Shi, Sijia Liu, Ren Wang,
Abstract要約: 機械学習は、訓練されたモデルから特定のデータの影響を取り除こうとする。本稿では,UA と MIA にまたがる誤分類データには,予測セットに基礎的真理ラベルがまだ含まれていないことを明らかにする。本稿では,記憶品質をより確実に評価する共形予測に着想を得た2つの新しい指標を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.609354498110358
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Machine unlearning seeks to remove the influence of specified data from a trained model. While metrics such as unlearning accuracy (UA) and membership inference attack (MIA) provide baselines for assessing unlearning performance, they fall short of evaluating the forgetting reliability. In this paper, we find that the data misclassified across UA and MIA still have their ground truth labels included in the prediction set from the uncertainty quantification perspective, which raises a fake unlearning issue. To address this issue, we propose two novel metrics inspired by conformal prediction that more reliably evaluate forgetting quality. Building on these insights, we further propose a conformal prediction-based unlearning framework that integrates conformal prediction into Carlini & Wagner adversarial attack loss, which can significantly push the ground truth label out of the conformal prediction set. Through extensive experiments on image classification task, we demonstrate both the effectiveness of our proposed metrics and the superiority of our unlearning framework, which improves the UA of existing unlearning methods by an average of 6.6% through the incorporation of a tailored loss term alone.
Abstract（参考訳）: 機械学習は、訓練されたモデルから特定のデータの影響を取り除こうとする。アンラーニング精度(UA)やメンバシップ推論攻撃(MIA)といったメトリクスは、未学習のパフォーマンスを評価するためのベースラインを提供するが、彼らは忘れられる信頼性を評価するには不足している。本稿では,UA と MIA にまたがる誤分類データには,不確実な定量化の観点からの予測に基礎となる真理ラベルがまだ含まれており,偽の未学習問題を提起している。この問題に対処するため,コンフォメーション予測に着想を得た2つの新しい指標を提案する。これらの知見に基づいて,共形予測に基づく非学習フレームワークを提案する。これは共形予測をCarini & Wagner の対角攻撃損失に統合することで,共形予測セットから基底真理ラベルを著しく押し出すことができる。画像分類タスクに関する広範な実験を通じて、提案手法の有効性と、既存の未学習手法のUAを平均6.6%改善する未学習フレームワークの優越性を実証する。

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