論文の概要: Ready2Unlearn: A Learning-Time Approach for Preparing Models with Future Unlearning Readiness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10845v1
• Date: Fri, 16 May 2025 04:33:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 14:36:14.068865
• Title: Ready2Unlearn: A Learning-Time Approach for Preparing Models with Future Unlearning Readiness
• Title（参考訳）: Ready2Unlearn: 将来の学習準備を伴うモデル準備のための学習時間アプローチ
• Authors: Hanyu Duan, Yi Yang, Ahmed Abbasi, Kar Yan Tam,
• Abstract要約: 本稿では、将来の未学習プロセスを容易にするために設計された学習時間最適化アプローチであるReady2Unlearnを紹介する。 Ready2Unlearnは、未学習のモデル状態を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.086130222010496
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces Ready2Unlearn, a learning-time optimization approach designed to facilitate future unlearning processes. Unlike the majority of existing unlearning efforts that focus on designing unlearning algorithms, which are typically implemented reactively when an unlearning request is made during the model deployment phase, Ready2Unlearn shifts the focus to the training phase, adopting a "forward-looking" perspective. Building upon well-established meta-learning principles, Ready2Unlearn proactively trains machine learning models with unlearning readiness, such that they are well prepared and can handle future unlearning requests in a more efficient and principled manner. Ready2Unlearn is model-agnostic and compatible with any gradient ascent-based machine unlearning algorithms. We evaluate the method on both vision and language tasks under various unlearning settings, including class-wise unlearning and random data unlearning. Experimental results show that by incorporating such preparedness at training time, Ready2Unlearn produces an unlearning-ready model state, which offers several key advantages when future unlearning is required, including reduced unlearning time, improved retention of overall model capability, and enhanced resistance to the inadvertent recovery of forgotten data. We hope this work could inspire future efforts to explore more proactive strategies for equipping machine learning models with built-in readiness towards more reliable and principled machine unlearning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、将来の未学習プロセスを容易にするために設計された学習時間最適化アプローチであるReady2Unlearnを紹介する。 モデルデプロイメントフェーズ中にアンラーニング要求が行われると、一般的にリアクティブに実装されるアンラーニングアルゴリズムの設計に重点を置く既存のアンラーニング活動とは異なり、Ready2Unlearnはトレーニングフェーズにフォーカスをシフトし、"前方に見える"視点を採用する。 Ready2Unlearnは、確立されたメタラーニングの原則に基づいて、機械学習モデルを非ラーニングの準備ができているように積極的にトレーニングする。 Ready2Unlearnはモデルに依存しず、勾配上昇に基づく機械学習アルゴリズムと互換性がある。 クラスワイド・アンラーニングやランダム・データアンラーニングなど,様々なアンラーニング環境下での視覚・言語タスクの手法の評価を行った。 実験結果から, 学習時間削減, 全体的なモデル能力の維持, 忘れられたデータの不注意回復に対する抵抗性の向上など, 将来の未学習が必要な場合には, いくつか大きなメリットがあることがわかった。 この取り組みが、機械学習モデルをより信頼性が高く原則化された機械学習アンラーニングに組み込むための、より積極的な戦略を探求するための、将来の取り組みを刺激することを期待している。

関連論文リスト

• Learn while Unlearn: An Iterative Unlearning Framework for Generative Language Models [52.03511469562013]
  3つのコアコンポーネントで構成されるICU(Iterative Contrastive Unlearning)フレームワークを紹介する。 知識未学習誘導モジュールは、未学習の損失を使用して、特定の知識を除去するためにターゲットとする。 Contrastive Learning Enhancementモジュールは、純粋な未学習の目標に対してモデルの表現力を保持する。 イテレーティブ・アンラーニング・リファインメントモジュールは、進行中の評価と更新を通じて、アンラーニングプロセスを動的に調整する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-25T07:09:35Z)
• Machine Unlearning in Contrastive Learning [3.6218162133579694]
  本稿では,機械学習を効果的に行うためのモデルトレーニングのための,勾配制約に基づく新しいアプローチを提案する。 提案手法は,コントラスト学習モデルだけでなく,教師付き学習モデルにも有能な性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-12T16:09:01Z)
• A Duty to Forget, a Right to be Assured? Exposing Vulnerabilities in Machine Unlearning Services [31.347825826778276]
  機械学習(ML)における未学習サービスによる潜在的な脅威を探究する。 オーバー・アンラーニングを利用してトレードオフバランスに与える影響を計測する2つの戦略を提案する。 その結果,両戦略が未学習シナリオにおけるモデルの有効性を損なう可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-15T08:00:45Z)
• PILOT: A Pre-Trained Model-Based Continual Learning Toolbox [65.57123249246358]
  本稿では,PILOTとして知られるモデルベース連続学習ツールボックスについて紹介する。 一方、PILOTはL2P、DualPrompt、CODA-Promptといった事前学習モデルに基づいて、最先端のクラスインクリメンタル学習アルゴリズムを実装している。 一方、PILOTは、事前学習されたモデルの文脈に典型的なクラス増分学習アルゴリズムを適合させ、それらの効果を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T17:55:11Z)
• Model Sparsity Can Simplify Machine Unlearning [33.18951938708467]
  最近のデータ規制要件に応えて、マシン・アンラーニング(MU)が重要なプロセスとして登場した。 本研究は,ウェイトプルーニングによるモデルスペーシフィケーションという,新しいモデルベース視点を紹介する。 理論と実践の両方において、モデルスパーシティは、近似アンラーナーのマルチ基準アンラーニング性能を高めることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-11T02:12:02Z)

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。