論文の概要: Targeted Unlearning Using Perturbed Sign Gradient Methods With Applications On Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21872v1
• Date: Wed, 28 May 2025 01:36:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.355034
• Title: Targeted Unlearning Using Perturbed Sign Gradient Methods With Applications On Medical Images
• Title（参考訳）: 医用画像に応用した摂動符号勾配法による目標未学習
• Authors: George R. Nahass, Zhu Wang, Homa Rashidisabet, Won Hwa Kim, Sasha Hubschman, Jeffrey C. Peterson, Ghasem Yazdanpanah, Chad A. Purnell, Pete Setabutr, Ann Q. Tran, Darvin Yi, Sathya N. Ravi,
• Abstract要約: 我々は、デプロイ後のモデル修正のための汎用ツールとして、機械学習を再考した。 境界に基づくアンラーニングの2段階最適化法を提案する。 第一次アルゴリズムが解き放たれたときの収束保証を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.121286947766388
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine unlearning aims to remove the influence of specific training samples from a trained model without full retraining. While prior work has largely focused on privacy-motivated settings, we recast unlearning as a general-purpose tool for post-deployment model revision. Specifically, we focus on utilizing unlearning in clinical contexts where data shifts, device deprecation, and policy changes are common. To this end, we propose a bilevel optimization formulation of boundary-based unlearning that can be solved using iterative algorithms. We provide convergence guarantees when first-order algorithms are used to unlearn. Our method introduces tunable loss design for controlling the forgetting-retention tradeoff and supports novel model composition strategies that merge the strengths of distinct unlearning runs. Across benchmark and real-world clinical imaging datasets, our approach outperforms baselines on both forgetting and retention metrics, including scenarios involving imaging devices and anatomical outliers. This work establishes machine unlearning as a modular, practical alternative to retraining for real-world model maintenance in clinical applications.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、トレーニングされたモデルから特定のトレーニングサンプルの影響を、完全なリトレーニングなしで取り除くことを目的としている。 これまでの作業は、プライバシを動機とする設定に重点を置いていましたが、デプロイ後のモデル修正のための汎用ツールとして、アンラーニングを再放送しています。 具体的には、データシフト、デバイス非推奨、ポリシー変更が一般的である臨床文脈における未学習の活用に焦点を当てる。 そこで本研究では,反復アルゴリズムを用いて解くことができる境界に基づくアンラーニングの2段階最適化法を提案する。 第一次アルゴリズムが解き放たれたときの収束保証を提供する。 提案手法では, 忘れ・保持トレードオフを制御するための調整可能な損失設計を導入し, 異なる未学習実行の強みをマージする新しいモデル構成戦略をサポートする。 ベンチマークと実世界の臨床画像データセット全体で、我々のアプローチは、画像デバイスと解剖学的アウトリーのシナリオを含む、忘れと保持の両方の指標に基づいてベースラインを上回ります。 この研究は、臨床応用における実世界のモデル保守のための再トレーニングに代わる、モジュラーで実践的な代替手段として、機械学習を確立している。

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