論文の概要: LoReUn: Data Itself Implicitly Provides Cues to Improve Machine Unlearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22499v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 09:12:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.108473
• Title: LoReUn: Data Itself Implicitly Provides Cues to Improve Machine Unlearning
• Title（参考訳）: LoReun: 機械学習を改善するためのヒントを提供するデータ
• Authors: Xiang Li, Qianli Shen, Haonan Wang, Kenji Kawaguchi,
• Abstract要約: Loss-based Reweighting Unlearning(LoReUn)は、未学習プロセス中に、計算オーバーヘッドを最小限に抑えて動的にデータをリウェイトするプラグイン・アンド・プレイ戦略である。 提案手法は,既存のMU手法と画像分類タスクと生成タスクの正確なアンラーニングのギャップを著しく低減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.62466543549043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent generative models face significant risks of producing harmful content, which has underscored the importance of machine unlearning (MU) as a critical technique for eliminating the influence of undesired data. However, existing MU methods typically assign the same weight to all data to be forgotten, which makes it difficult to effectively forget certain data that is harder to unlearn than others. In this paper, we empirically demonstrate that the loss of data itself can implicitly reflect its varying difficulty. Building on this insight, we introduce Loss-based Reweighting Unlearning (LoReUn), a simple yet effective plug-and-play strategy that dynamically reweights data during the unlearning process with minimal additional computational overhead. Our approach significantly reduces the gap between existing MU methods and exact unlearning in both image classification and generation tasks, effectively enhancing the prevention of harmful content generation in text-to-image diffusion models.
• Abstract（参考訳）: 近年の生成モデルは有害なコンテンツを生み出す重大なリスクに直面しており、望ましくないデータの影響を排除するための重要な手法として、マシン・アンラーニング(MU)の重要性が強調されている。 しかし、既存のMUメソッドでは、忘れられるすべてのデータに同じ重みを割り当てるのが一般的である。 本稿では,データ自体の喪失が,その難しさを暗黙的に反映できることを実証的に示す。 この知見に基づいて、我々はLos-based Reweighting Unlearning (LoReUn)を紹介した。LoReUnは、最小の計算オーバーヘッドで、アンラーニングプロセス中にデータを動的にリウェイトする、シンプルで効果的なプラグアンドプレイ戦略である。 提案手法は,既存のMU手法と画像分類と生成タスクにおける正確なアンラーニングのギャップを大幅に減らし,テキストから画像への拡散モデルにおける有害なコンテンツ生成の防止を効果的に促進する。

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