論文の概要: Stake the Points: Structure-Faithful Instance Unlearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.12915v1
• Date: Fri, 13 Mar 2026 11:40:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-16 17:38:12.065194
• Title: Stake the Points: Structure-Faithful Instance Unlearning
• Title（参考訳）: S Take the Points: Structure-Faithful Instance Unlearning
• Abstract要約: マシン・アンラーニング(MU)は、保持された知識の有効性を保ちながら、指定されたデータの影響を取り除くことを目的としている。 本稿では,知識構造を維持するための基準点となるセマンティックアンカーの利害関係を導入する,構造に忠実な新しい枠組みを提案する。 その結果、平均利得は32.9%、22.5%、19.3%で、削除-保留トレードオフのバランスと一般化の強化が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.36218755528715
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine unlearning (MU) addresses privacy risks in pretrained models. The main goal of MU is to remove the influence of designated data while preserving the utility of retained knowledge. Achieving this goal requires preserving semantic relations among retained instances, which existing studies often overlook. We observe that without such preservation, models suffer from progressive structural collapse, undermining both the deletion-retention balance. In this work, we propose a novel structure-faithful framework that introduces stakes, i.e., semantic anchors that serve as reference points to maintain the knowledge structure. By leveraging these anchors, our framework captures and stabilizes the semantic organization of knowledge. Specifically, we instantiate the anchors from language-driven attribute descriptions encoded by a semantic encoder (e.g., CLIP). We enforce preservation of the knowledge structure via structure-aware alignment and regularization: the former aligns the organization of retained knowledge before and after unlearning around anchors, while the latter regulates updates to structure-critical parameters. Results from image classification, retrieval, and face recognition show average gains of 32.9%, 22.5%, and 19.3% in performance, balancing the deletion-retention trade-off and enhancing generalization.
• Abstract（参考訳）: マシン・アンラーニング(MU)は、事前訓練されたモデルのプライバシーリスクに対処する。 MUの主な目的は、保持された知識の実用性を維持しつつ、指定されたデータの影響を取り除くことである。 この目標を達成するには、既存の研究がしばしば見落としている保持インスタンス間の意味的関係を保存する必要がある。 このような保存がなければ、モデルは進行的な構造崩壊に悩まされ、削除と保持のバランスを損なうことになる。 本研究では,知識構造を維持するための基準点として機能するセマンティックアンカーという,構造に忠実な新しい枠組みを提案する。 これらのアンカーを活用することで、私たちのフレームワークは知識の意味的な組織を捕捉し、安定化します。 具体的には、セマンティックエンコーダ(例えばCLIP)でエンコードされた言語駆動属性記述からアンカーをインスタンス化する。 我々は,構造的アライメントと正規化を通した知識構造保存を実施する。前者はアンカーの前後で知識の保持組織を整列し,後者は構造的クリティカルなパラメータの更新を規制する。 画像分類、検索、顔認識の結果は、平均32.9%、22.5%、19.3%のパフォーマンス向上を示し、削除と保持のトレードオフのバランスと一般化の強化を示している。

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