machineunlearning1 [논문 리뷰] Unlearning-Aware Minimization[NeurIPS 2025] 머신언러닝 Machine Unlearning은 삭제 요청된 데이터를 모델에서 효과적으로 삭제하면서도 나머지 데이터, 즉 보존해야 할 데이터에 대한 성능은 보존하는 것을 목표로 한다.삭제 요청된 데이터를 아예 포함하지 않고 나머지 데이터로만 모델을 학습시킨 상태인 Retrain이 이상적인 상태이다. 이 논문에서 Retrain과 머신언러닝된 모델의 유사도를 측정하는 평가 지표는 RA, FA, TA이다.=> 각각 Retain Accuracy, Forget Accuracy, Test Accuracy로 보존해야 할 데이터에 대한 분류 정확도, 삭제 요청 데이터에 대한 분류 정확도, 그리고 일반화를 위해 테스트 데이터셋에 대한 분류 정확도이다. 기존 baseline도 간단히 설명하면, FineTune은 보존해야 할.. 2025. 12. 29. 이전 1 다음
