論文の概要: Unlearning Comparator: A Visual Analytics System for Comparative Evaluation of Machine Unlearning Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12730v1
- Date: Mon, 18 Aug 2025 08:53:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-19 14:49:11.090671
- Title: Unlearning Comparator: A Visual Analytics System for Comparative Evaluation of Machine Unlearning Methods
- Title（参考訳）: Unlearning Comparator: 機械学習手法の比較評価のためのビジュアル分析システム
- Authors: Jaeung Lee, Suhyeon Yu, Yurim Jang, Simon S. Woo, Jaemin Jo,
- Abstract要約: Machine Unlearning(MU)は、トレーニングされたモデルからターゲットトレーニングデータを削除して、削除されたデータがモデルの振る舞いにもはや影響を与えないようにすることを目的としている。
しかし、この急速に発展する分野の研究者たちは、異なるMUメソッドの振る舞いを分析し、理解する上で困難に直面している。
MU手法の体系的評価を容易にするために,視覚解析システムUnlearning Comparatorを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.05860121968138
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine Unlearning (MU) aims to remove target training data from a trained model so that the removed data no longer influences the model's behavior, fulfilling "right to be forgotten" obligations under data privacy laws. Yet, we observe that researchers in this rapidly emerging field face challenges in analyzing and understanding the behavior of different MU methods, especially in terms of three fundamental principles in MU: accuracy, efficiency, and privacy. Consequently, they often rely on aggregate metrics and ad-hoc evaluations, making it difficult to accurately assess the trade-offs between methods. To fill this gap, we introduce a visual analytics system, Unlearning Comparator, designed to facilitate the systematic evaluation of MU methods. Our system supports two important tasks in the evaluation process: model comparison and attack simulation. First, it allows the user to compare the behaviors of two models, such as a model generated by a certain method and a retrained baseline, at class-, instance-, and layer-levels to better understand the changes made after unlearning. Second, our system simulates membership inference attacks (MIAs) to evaluate the privacy of a method, where an attacker attempts to determine whether specific data samples were part of the original training set. We evaluate our system through a case study visually analyzing prominent MU methods and demonstrate that it helps the user not only understand model behaviors but also gain insights that can inform the improvement of MU methods.
- Abstract（参考訳）: Machine Unlearning(MU)は、トレーニングされたモデルからターゲットトレーニングデータを削除して、削除されたデータがモデルの振る舞いにもはや影響を与えないようにすることを目的としている。
しかし、この急速に発展している分野の研究者たちは、異なるMUメソッドの振る舞いを分析し理解する上で、特にMUの3つの基本原則である正確性、効率性、プライバシという観点から、課題に直面している。
結果として、集約されたメトリクスやアドホックな評価に頼ることが多く、メソッド間のトレードオフを正確に評価することは困難になります。
このギャップを埋めるために、MU手法の体系的評価を容易にするために、視覚分析システムUnlearning Comparatorを導入する。
本システムは,モデル比較と攻撃シミュレーションという,評価プロセスにおける2つの重要なタスクをサポートする。
まず、あるメソッドによって生成されたモデルと再訓練されたベースラインの2つのモデルの振る舞いをクラスレベル、インスタンスレベル、レイヤレベルで比較することで、学習後の変更をよりよく理解することができる。
第2に,本システムでは,メンバーシップ推論攻撃(MIA)をシミュレートして,特定のデータサンプルが元のトレーニングセットに含まれるかどうかを判断する手法のプライバシを評価する。
本研究は,MU手法を視覚的に解析するケーススタディを通じて評価し,モデル動作の理解だけでなく,MU手法の改善に寄与する洞察を得る上でも有効であることを示す。
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