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김효서 (서강대학교) 최준석 (서강대학교)
저널정보
ICT플랫폼학회 ICT플랫폼학회 하계학술발표대회논문집 ICT플랫폼학회 추계학술대회논문집 제10권 2호
발행연도
2023.12
수록면
36 - 39 (4page)

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디지털 기술의 발전과 인터넷의 보급으로 인해 "잊혀질 권리"의 중요성이 부각되면서 머신언러닝 개념이 더욱 중요해지고 있다. 머신언러닝은 머신러닝의 하위 분야로서, 훈련된 모델에서 특정 부분 집합인 "잊혀질 집합"의 영향을 제거하려는 것을 목표로 하는 분야이다. 최근 연구에서는 DNN 모델의 매개변수를 조절하는 방식으로 머신 언러닝을 수행한다. 그러나 이 방식은 매개변수 공간의 큰 차원 때문에 연산 비용이 지나치게 막대하여 계산하기 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 잊고자 하는 데이터를 다른 클래스에 레이블링하여 잊고자 하는 클래스를 빠르고 효과적으로 잊어버리는 방법으로 Second Logit Unlearning을 제안한다. 우리는 CIFAR-10 데이터셋에서 실험을 진행하였으며 결과는 Second Logit Unlearning이 이미지 분류 문제에서 망각하고자 하는 클래스를 효과적으로 잊어버릴 수 있음을 보여준다.
#Machine Learning #Machine Unlearning #Deep learning #Classification

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
참고문헌

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