由于删除数据会严重影响机器学习模型的性能，一些团队选择了隐藏或遮蔽相关数据的策略。例如，微软和美国俄亥俄州立大学的研究人员在用于训练模型的数据中引入了噪音，使大模型随后输出的信息由数据中更泛化的模式，而不是特定的、可识别的例子所决定。这从理论上保证了大模型不会透露训练数据中的个人信息。但是，这种泛...
“当场景结束，模型应该忘记当前场景的位置，所处时间，并重置任何特定场景的信息；然而，如果场景中的一个角色死亡了，机器则应该继续记住他不再活着的事实。因此，我们希望机器能学习掌握一个相互独立的遗忘/记忆机制，这样当新信息进来时，它知道什么观念该保留什么该丢弃。”——Edwin Chen 保存 当模型看到一张新...
从 ML 模型中删除数据的难度随后促使了所谓的“数据删除”和“机器遗忘”的研究。 十年后的 2024 年,用户隐私不再是取消学习的唯一动机。我们已经从在面部图像上训练小型卷积网络转变为在有版权、有毒、危险以及其他有害内容上训练巨型语言模型,所有这些内容我们都可能希望从机器学习模型中“抹去”——有时只能使用...
故意遗忘在两个主要场景中被证明是有益的:(1)选择性遗忘,这有助于减轻过度拟合并丢弃无用的信息以改进模型泛化,以及(2)机器遗忘,防止数据隐私泄露。 首先,过度拟合一直是机器学习的一个基本问题,发生在模型记忆训练数据但难以泛化到新的、看不见的测试数据时。为了增强泛化,模型避免记忆而专注于学习输入数据和标签...
机器学习的“遗忘”，对于有需求的用户——比如那些对他们在网上分享的内容感到后悔的人来说，其实很直观。但从技术层面来讲，消除特定数据点影响的传统方法，就是“从零开始”重建系统，这是一项代价可能相当高昂的工作，令企业几乎难以承受。具体来说，某些地区的用户如果对他们披露的内容改变了主意，其实是有权要求...
出于隐私、可用性和/或被遗忘的权利的需要,有些特定样本的信息需要从模型中移除,这是机器遗忘(Machine Unlearning)技术,这篇综述阐述最新进展。 机器学习已引起广泛关注,并发展成为一种推动各种成功应用的关键技术,如智能计算机视觉、语音识别、医学诊断等。然而,出于隐私、可用性和/或被遗忘的权利的需要,有些特定样本...
这即是人工智能所面临的最大挑战之一，计算机的遗忘逻辑与人类的情况不同。深度神经网络是一系列机器学习任务中完成度最高的技术，但是它不会像人们那样去遗忘。举个简单的例子，如果你要教一个会说英语的孩子学习西班牙语，那么他会将学习英语过程中的相关经验应用到学习西班牙语的过程中，这有可能是名词、动词时态...
在科技领域的最新翻页里,一群聪明的计算机科学大脑闪亮登场,带来了一个既新奇又有趣的机器学习模型概念。他们的发明?一个会定期“遗忘”自己所学的智能模型。 听起来有点矛盾,对吧?但这正是它的魔力所在。虽然这种独特的策略不太可能完全取代现有的大型应用程序背后的庞大模型,却为我们揭示了这些程序理解语言的新途...
这个框架通过细化步骤将遗忘集划分为同质子集,并使用一个元算法来分别处理每个子集,从而显著提升去学习的性能。 🚀实验结果 实验结果表明,RUM框架能够显著提升现有最先进算法的性能。更令人兴奋的是,它还揭示了算法之前未知的行为,为机器学习领域带来了新的见解。 💡结语 这篇论文不仅在技术上有所突破,更在数据...
该方法实现了两种更新的方式:一阶更新和二阶更新。思路是寻找到能够叠加到新模型用于数据遗忘的更新。第一种方式是基于损失函数的梯度,因此可以被应用于任何损失可导的模型,其中τ为遗忘速率。 第二种方式包含二阶导数,因此限制了这一方式只能应用于具有可逆Hessian矩阵的损失函数。从技术上讲,在常见的机器学习模型中...