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...
1. Machine Unlearning建模: |1|Dtn|∑i=1|Dtn|LC(xi,yi,θmod)−1|Dtn|∑i=1|Dtn|LC(xi,yi,θorg)|≤δ 其中θorg 表示的是原始的模型参数,θmod 表示的是遗忘之后的模型参数, Dtn 表示的是整个训练集。这个式子表示,期望模型能够以很小的代价( ≤δ )完成模型参数θorg→θmod的调整从而实现...
什么是machine unlearning? 莫笑傅立叶 一条向外,通往星辰大海;一条对内,通往虚拟现实。1 人赞同了该文章 《CLEAR: Character Unlearning in Textual and Visual Modalities 》一文摘录 机器遗忘(Machine Unlearning,MU)对于增强深度学习模型的隐私和安全性至关重要,特别是在大型多模态语言模型(Large Multimodal Lang...
02 什么是 Machine Unlearning? 2024 年 5 月发布的综述《Machine Unlearning: A Comprehensive Survey》提供了对 Machine Unlearning 技术的全面概述。该工作采用 SLR 方法,通过设计搜索字符串、识别适当的数字数据库并定义数据提取策略,系统地回顾了现有 Machine Unlearning 方法,并讨论了在近期有关」被遗忘权利「立法...
1. Machine Unlearning 建模: 其中表示的是原始的模型参数,表示的是遗忘之后的模型参数,表示的是整个训练集。这个式子表示,期望模型能够以很小的代价()完成模型参数的调整从而实现遗忘。 2. 训练目标建模: 这个式子是原始模型的训练式子,其中可以理解为目标函数的最优解。
1. Machine Unlearning 建模: 其中表示的是原始的模型参数,表示的是遗忘之后的模型参数,表示的是整个训练集。这个式子表示,期望模型能够以很小的代价()完成模型参数的调整从而实现遗忘。 2. 训练目标建模: 这个式子是原始模型的训练式子,其中可以理解为目标函数的最优解。
两篇Machine Unlearning顶会论文告诉你什么是模型遗忘 MLNLP社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区,受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。 社区的愿景是促进国内外自然语言处理,机器学习学术界、产业界和广大爱好者之...
Machine Unlearning 最初的用途是什么? 03. LLM 中的 Unlearning 有什么区别空间推理? LLM 做 Unlearning会更难吗?LLM 公司能用 Unlearning 解决数据纠纷吗?Machine Unlearning 现在存在哪些局限?... 01 为什么需要关注 Unlearning? 1、在过去的十年中,数据量的大幅增加和硬件性能的快速提升推动了机器学习技术的快速...
一、什么是 Machine Unlearning(遗忘学习) 1、出发点 望文思义,属于ML的逆向工程,目的是让训练好的模型“遗忘”掉某个数据的特征,恢复到没训练这个数据点的状态,以达到保护隐私数据的目的。 这个概念不是无稽之谈,事实上目前大数据时代,数据隐私问题逐渐受重视起来,类似于之前某出行软件被制裁,也有部分这个原因。比...