論文の概要: Controllable Machine Unlearning via Gradient Pivoting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.19226v1
• Date: Wed, 22 Oct 2025 04:20:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:15.116443
• Title: Controllable Machine Unlearning via Gradient Pivoting
• Title（参考訳）: グラディエントピロリングによる制御可能な機械の非学習
• Authors: Youngsik Hwang, Dong-Young Lim,
• Abstract要約: 我々は、ユニークなピボット機構を備えたPivoting Gradient (CUP) による制御可能なアンラーニングを導入する。 単一のソリューションに収束する従来のMOOメソッドとは異なり、CUPのメカニズムはパレートフロンティア全体を制御するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.694405135908482
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Machine unlearning (MU) aims to remove the influence of specific data from a trained model. However, approximate unlearning methods, often formulated as a single-objective optimization (SOO) problem, face a critical trade-off between unlearning efficacy and model fidelity. This leads to three primary challenges: the risk of over-forgetting, a lack of fine-grained control over the unlearning process, and the absence of metrics to holistically evaluate the trade-off. To address these issues, we reframe MU as a multi-objective optimization (MOO) problem. We then introduce a novel algorithm, Controllable Unlearning by Pivoting Gradient (CUP), which features a unique pivoting mechanism. Unlike traditional MOO methods that converge to a single solution, CUP's mechanism is designed to controllably navigate the entire Pareto frontier. This navigation is governed by a single intuitive hyperparameter, the `unlearning intensity', which allows for precise selection of a desired trade-off. To evaluate this capability, we adopt the hypervolume indicator, a metric that captures both the quality and diversity of the entire set of solutions an algorithm can generate. Our experimental results demonstrate that CUP produces a superior set of Pareto-optimal solutions, consistently outperforming existing methods across various vision tasks.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(MU)は、訓練されたモデルから特定のデータの影響を取り除くことを目的としている。 しかし、単目的最適化(SOO)問題としてしばしば定式化される近似的未学習法は、未学習の有効性とモデル忠実性の間に重要なトレードオフに直面している。 これは、過剰な鍛造のリスク、未学習プロセスに対するきめ細かい制御の欠如、トレードオフを全体的評価するメトリクスの欠如という3つの大きな課題につながります。 これらの問題に対処するため、MUを多目的最適化(MOO)問題として再設計する。 次に、一意のピボット機構を備えた新しいアルゴリズム、Pivoting Gradient (CUP)を導入する。 単一のソリューションに収束する従来のMOOメソッドとは異なり、CUPのメカニズムはパレートフロンティア全体を制御するように設計されている。 このナビゲーションは、単一の直感的なハイパーパラメータである‘アンラーニングインテンシティ’によって管理され、所望のトレードオフを正確に選択することができる。 この能力を評価するために、アルゴリズムが生成できるソリューション全体の品質と多様性をキャプチャする指標であるハイパーボリュームインジケータを採用する。 実験の結果、CUPはパレート最適解の優れたセットを生成し、様々な視覚タスクにおける既存手法よりも一貫して優れていることが示された。

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