Deep Unlearning via Randomized Conditionally Independent Hessians

Recent legislation has led to interest in machine unlearning, i. e., removing specific training samples from a predictive model as if they never existed in the training dataset. Unlearning may also be required due to corrupted/adversarial data or simply a user's updated privacy requirement. For...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Proceedings (IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Online) Ročník 2022; s. 10412 - 10421
Hlavní autoři:	Mehta, Ronak, Pal, Sourav, Singh, Vikas, Ravi, Sathya N.
Médium:	Konferenční příspěvek Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	United States IEEE 01.06.2022
Témata:	accountability Computational modeling Face recognition fairness Law Legislation Predictive models privacy and ethics in vision; Machine learning; Optimization methods; Statistical methods Semantics Training Transparency
ISSN:	1063-6919, 1063-6919
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!