論文の概要: LoTUS: Large-Scale Machine Unlearning with a Taste of Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18314v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 03:34:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:38:12.544679
• Title: LoTUS: Large-Scale Machine Unlearning with a Taste of Uncertainty
• Title（参考訳）: LoTUS: 不確かさを味わう大規模機械学習
• Authors: Christoforos N. Spartalis, Theodoros Semertzidis, Stratis Gavves, Petros Daras,
• Abstract要約: 我々は,事前学習モデルからトレーニングサンプルの影響を排除した,新しいMachine Unlearning(MU)手法であるLoTUSを提案する。 LoTUSはモデルの予測確率を円滑にし、データの記憶から生じる過信を緩和する。 我々は,TransformerとResNet18モデルのLoTUSを,5つの公開データセット上で8つのベースライン手法に対して評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.854374487384815
• License:
• Abstract: We present LoTUS, a novel Machine Unlearning (MU) method that eliminates the influence of training samples from pre-trained models, avoiding retraining from scratch. LoTUS smooths the prediction probabilities of the model -- up to an information theoretic bound -- mitigating its over-confidence that stems from data memorization. We evaluate LoTUS on the Transformer and ResNet18 models, against eight baseline methods, on five public datasets. Beyond established MU benchmarks, we evaluate unlearning on a large-scale dataset (ImageNet1k) which deters retraining, simulating real-world conditions. Moreover, we introduce the novel Retrain-Free Jensen-Shannon Divergence (RF-JSD) metric to enable evaluation under real-world conditions. Experimental results show that LoTUS outperforms state-of-the-art methods in terms of both efficiency and effectiveness. Code: https://github.com/cspartalis/LoTUS.
• Abstract（参考訳）: 本手法は,事前学習モデルからトレーニングサンプルの影響を排除し,スクラッチから再トレーニングを回避することを目的とした,新しいMachine Unlearning(MU)手法である。 LoTUSは、データの記憶から生じる過信を緩和する、情報理論境界まで、モデルの予測確率を円滑にする。 我々は,TransformerとResNet18モデルのLoTUSを,5つの公開データセット上で8つのベースライン手法に対して評価した。 確立されたMUベンチマーク以外にも,実環境のトレーニングやシミュレーションを抑える大規模データセット(ImageNet1k)のアンラーニングを評価した。 さらに,実環境下での評価を可能にするために,Retrain-Free Jensen-Shannon Divergence (RF-JSD) という新しい指標を導入する。 実験の結果,LoTUSは効率と有効性の両方の観点から最先端の手法よりも優れていた。 コード:https://github.com/cspartalis/LoTUS。

関連論文リスト

• MAD-TD: Model-Augmented Data stabilizes High Update Ratio RL [20.22674077197914]
  最近の研究は、新しいサンプルごとに多数の勾配ステップを持つニューラルネットワークの更新について検討している。 高い更新とデータの比率は、トレーニングプロセスに不安定をもたらす。 時間差分学習のためのモデル拡張データ(MAD-TD)は,少数の生成データを用いて高UTDトレーニングを安定化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T15:13:17Z)
• Weak Reward Model Transforms Generative Models into Robust Causal Event Extraction Systems [17.10762463903638]
  我々は人的評価を近似するために評価モデルを訓練し、高い合意を得る。 そこで本研究では,アノテートデータの一部を用いて評価モデルを訓練する弱強監督手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T10:48:14Z)
• Learning Defect Prediction from Unrealistic Data [57.53586547895278]
  事前訓練されたコードのモデルは、コード理解と生成タスクに人気がある。 このようなモデルは大きい傾向があり、訓練データの総量を必要とする。 人工的に注入されたバグのある関数など、はるかに大きくてもより現実的なデータセットを持つモデルをトレーニングすることが一般的になった。 このようなデータで訓練されたモデルは、実際のプログラムでは性能が劣りながら、同様のデータでのみうまく機能する傾向にある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T01:51:43Z)
• Value function estimation using conditional diffusion models for control [62.27184818047923]
  拡散値関数(DVF)と呼ばれる単純なアルゴリズムを提案する。 拡散モデルを用いて環境-ロボット相互作用の連成多段階モデルを学ぶ。 本稿では,DVFを用いて複数のコントローラの状態を効率よく把握する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T18:40:55Z)
• Self-Supervised Pre-Training for Transformer-Based Person Re-Identification [54.55281692768765]
  トランスフォーマーに基づく教師付き事前訓練は、人物再識別(ReID)において大きなパフォーマンスを達成する ImageNetとReIDデータセットのドメインギャップのため、通常、パフォーマンスを高めるために、より大きなトレーニング済みデータセットが必要です。 この研究は、データとモデル構造の観点から、事前トレーニングデータセットとReIDデータセットのギャップを軽減することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-23T18:59:08Z)
• Self-Damaging Contrastive Learning [92.34124578823977]
  ラベルのないデータは一般に不均衡であり、長い尾の分布を示す。 本稿では,クラスを知らずに表現学習を自動的にバランスをとるための,自己学習コントラスト学習という原則的枠組みを提案する。 実験の結果,SDCLRは全体としての精度だけでなく,バランス性も著しく向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-06T00:04:49Z)
• ALT-MAS: A Data-Efficient Framework for Active Testing of Machine Learning Algorithms [58.684954492439424]
  少量のラベル付きテストデータのみを用いて機械学習モデルを効率的にテストする新しいフレームワークを提案する。 ベイズニューラルネットワーク(bnn)を用いたモデルアンダーテストの関心指標の推定が目的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-11T12:14:04Z)
• Model-based Policy Optimization with Unsupervised Model Adaptation [37.09948645461043]
  本研究では,不正確なモデル推定による実データとシミュレーションデータのギャップを埋めて,より良いポリシ最適化を実現する方法について検討する。 本稿では,教師なしモデル適応を導入したモデルベース強化学習フレームワークAMPOを提案する。 提案手法は,一連の連続制御ベンチマークタスクにおけるサンプル効率の観点から,最先端の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-19T14:19:42Z)
• Improving Maximum Likelihood Training for Text Generation with Density Ratio Estimation [51.091890311312085]
  本稿では,テキスト生成で遭遇する大規模なサンプル空間において,効率よく安定な自動回帰シーケンス生成モデルのトレーニング手法を提案する。 本手法は,品質と多様性の両面で,最大類似度推定や他の最先端シーケンス生成モデルよりも安定に優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-12T15:31:24Z)
• Model Embedding Model-Based Reinforcement Learning [4.566180616886624]
  モデルベース強化学習(MBRL)は、モデルフリー強化学習(MFRL)よりもサンプル効率が優れていることを示す。 しかし、データ生成の容易さとモデルのバイアスとの間には、依然としてトレードオフがある。 本稿では,確率的強化学習の枠組みとして,シンプルでエレガントなモデル埋め込み型強化学習(MEMB)アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-16T15:10:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。