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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18314v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 06:23:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 10:44:03.833681
• 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, Efstratios 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、データの記憶から生じる過信を緩和し、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にまたがる8つのベースラインに対して評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.008361777309638
• 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 stemming from data memorization. We evaluate LoTUS on Transformer and ResNet18 models against eight baselines across five public datasets. Beyond established MU benchmarks, we evaluate unlearning on ImageNet1k, a large-scale dataset, where retraining is impractical, simulating real-world conditions. Moreover, we introduce the novel Retrain-Free Jensen-Shannon Divergence (RF-JSD) metric to enable evaluation under real-world conditions. The 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し、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にまたがる8つのベースラインに対して評価する。 確立されたMUベンチマーク以外にも、大規模なデータセットであるImageNet1kでは、リトレーニングは非現実的であり、実際の条件をシミュレートする。 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。

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