論文の概要: Zero-Shot Machine Unlearning with Proxy Adversarial Data Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21738v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 12:16:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.163256
• Title: Zero-Shot Machine Unlearning with Proxy Adversarial Data Generation
• Title（参考訳）: 近似逆データ生成によるゼロショットマシンの学習
• Authors: Huiqiang Chen, Tianqing Zhu, Xin Yu, Wanlei Zhou,
• Abstract要約: 機械学習は、訓練されたモデルから特定のサンプルの影響を取り除くことを目的としている。 既存の未学習アルゴリズムは、この問題を防ぐために残りのデータに依存する。 本稿では,このギャップを埋めるための新しいフレームワークであるZS-PAGを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.668928015009087
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine unlearning aims to remove the influence of specific samples from a trained model. A key challenge in this process is over-unlearning, where the model's performance on the remaining data significantly drops due to the change in the model's parameters. Existing unlearning algorithms depend on the remaining data to prevent this issue. As such, these methods are inapplicable in a more practical scenario, where only the unlearning samples are available (i.e., zero-shot unlearning). This paper presents a novel framework, ZS-PAG, to fill this gap. Our approach offers three key innovations: (1) we approximate the inaccessible remaining data by generating adversarial samples; (2) leveraging the generated samples, we pinpoint a specific subspace to perform the unlearning process, therefore preventing over-unlearning in the challenging zero-shot scenario; and (3) we consider the influence of the unlearning process on the remaining samples and design an influence-based pseudo-labeling strategy. As a result, our method further improves the model's performance after unlearning. The proposed method holds a theoretical guarantee, and experiments on various benchmarks validate the effectiveness and superiority of our proposed method over several baselines.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、訓練されたモデルから特定のサンプルの影響を取り除くことを目的としている。 このプロセスにおける重要な課題は過度に学習することであり、モデルパラメータの変化により、残りのデータに対するモデルのパフォーマンスが著しく低下する。 既存の未学習アルゴリズムは、この問題を防ぐために残りのデータに依存する。 そのため、これらの手法は、未学習のサンプル(ゼロショットのアンラーニング)のみが利用できるより実践的なシナリオでは適用できない。 本稿では,このギャップを埋めるための新しいフレームワークであるZS-PAGを提案する。 提案手法は,(1)敵対的なサンプルを生成することで,アクセス不能な残留データを近似し,(2)生成したサンプルを活用することにより,未学習のプロセスを実行するための特定のサブスペースをピンポイントし,難解なゼロショットシナリオにおける過度な学習を防止し,(3)未学習プロセスが残りのサンプルに与える影響を考慮し,影響に基づく擬似ラベル戦略を設計する,という3つの重要なイノベーションを提供する。 その結果,本手法は学習終了後のモデルの性能をさらに向上させることができた。 提案手法は理論的な保証を保ち,提案手法の有効性と優位性をいくつかの基準線上で検証した。

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