論文の概要: On Conformal Machine Unlearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.03245v1
• Date: Tue, 05 Aug 2025 09:24:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-06 18:18:55.882505
• Title: On Conformal Machine Unlearning
• Title（参考訳）: コンフォーマルマシンアンラーニングについて
• Authors: Yahya Alkhatib, Wee Peng Tay,
• Abstract要約: コンフォーマル予測(CP)に基づくマシン・アンラーニング(MU)の新しい定義を導入する。 CPは、ナイーブリトレーニングという概念を必要とせず、統計的に健全で不確実性を意識した保証を提供する。 我々は,CP集合から忘れられたサンプルの頻度を定量化するコンフォメーション基準を定式化し,未学習の有効性を測定するための経験的指標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.305464303853675
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing demand for data privacy, driven by regulations such as GDPR and CCPA, has made Machine Unlearning (MU) essential for removing the influence of specific training samples from machine learning models while preserving performance on retained data. However, most existing MU methods lack rigorous statistical guarantees, rely on heuristic metrics, and often require computationally expensive retraining baselines. To overcome these limitations, we introduce a new definition for MU based on Conformal Prediction (CP), providing statistically sound, uncertainty-aware guarantees without the need for the concept of naive retraining. We formalize conformal criteria that quantify how often forgotten samples are excluded from CP sets, and propose empirical metrics,the Efficiently Covered Frequency (ECF at c) and its complement, the Efficiently Uncovered Frequency (EuCF at d), to measure the effectiveness of unlearning. We further present a practical unlearning method designed to optimize these conformal metrics. Extensive experiments across diverse forgetting scenarios, datasets and models demonstrate the efficacy of our approach in removing targeted data.
• Abstract（参考訳）: GDPRやCCPAといった規制によって引き起こされるデータプライバシの需要の増加により、機械学習モデルから特定のトレーニングサンプルの影響を取り除くと同時に、保持データのパフォーマンスを保ちながら、マシンアンラーニング(MU)が不可欠になった。 しかし、既存のMU手法の多くは厳密な統計的保証がなく、ヒューリスティックなメトリクスに依存しており、しばしば計算的に高価なリトレーニングベースラインを必要とする。 このような制約を克服するために,我々は,有意な再訓練の概念を必要とせず,統計的に健全で不確実性に配慮した保証を提供する,コンフォーマル予測(CP)に基づくMUの新しい定義を導入した。 我々は,CP集合から忘れられたサンプルの頻度を定量化するコンフォメーション基準を定式化し,有効被覆周波数(ECF)という経験的指標を提案する。 c)とその補体であるEuCF(Efficiently Uncovered Frequency) d) 非学習の有効性を測定する。 さらに,これらのコンフォメーションメトリクスを最適化するために,実践的なアンラーニング手法を提案する。 さまざまな忘れるシナリオ、データセット、モデルにわたる大規模な実験は、ターゲットデータを削除するアプローチの有効性を示します。

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