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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-06-27 14:50 モデルパラメータの重要度に基づくAIの知識忘却に関する研究 ○山下智也・山田真徳（NTT）  NC2022-3 IBISML2022-3 |
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| 抄録 | （和） | コンピュータ技術や Deep Learning 技術の進展により Deep Learning の精度は大きく向上した.そ の結果，Deep Learning の普及は進み様々な分野において成果を挙げるようになった.しかし，Deep Learning の 普及が進むとともに，Deep Learning を介した個人情報漏洩やプライバシー侵害に関する問題が生じると考えられ ている.本論文では，Deep Learning モデルが持つ知識を忘却させることによって，これらの問題の解決を目指 す.本論文では，Deep Learning モデルのモデルパラメータにノイズを乗せることによって所望のタスクに対する 知識を忘却させる手法を提案する.そして，実験によって提案手法が Deep Learning モデルの知識の忘却を実現 していることを確認する. |
| （英） | The accuracy of Deep Learning has been greatly improved by the progress of research in computer technology and Deep Learning techniques, and it has produced results in many fields. However, as Deep Learning becomes more widely used, problems related to privacy violation and data leakage are expected to arise. In this paper, we aim to solve these problems by making Deep Learning models forget their knowledge. We propose a method of forgetting knowledge about a desired task by adding noise to Deep Learning model parameters. Experimental results confirm that the proposed method achieves knowledge oblivion of Deep Learning models. | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / 継続学習 / EWC / 破滅的忘却 / 個人情報保護 / / / |
| （英） | Deep Learning / Continual Learning / EWC / Catastrophic Forgetting / Privacy Protection / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 90, IBISML2022-3, pp. 14-19, 2022年6月. | |
| 資料番号 | IBISML2022-3 | |
| 発行日 | 2022-06-20 (NC, IBISML) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2022-3 IBISML2022-3 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC IBISML IPSJ-BIO IPSJ-MPS |
| 開催期間 | 2022-06-27 - 2022-06-29 |
| 開催地（和） | 琉球大学50周年記念館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 機械学習によるバイオデータマイニング、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2022-06-NC-IBISML-BIO-MPS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | モデルパラメータの重要度に基づくAIの知識忘却に関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | AI knowledge forgetting based on the importance of model parameters |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 継続学習 / Continual Learning |
| キーワード(3)（和/英） | EWC / EWC |
| キーワード(4)（和/英） | 破滅的忘却 / Catastrophic Forgetting |
| キーワード(5)（和/英） | 個人情報保護 / Privacy Protection |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山下 智也 / Tomoya Yamashita / |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本電信電話 (略称： NTT) NTT Social Informatics Laboratories (略称： NTT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山田 真徳 / Masanori Yamada / |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本電信電話 (略称： NTT) NTT Social Informatics Laboratories (略称： NTT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第3著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-06-27 14:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | NC2022-3, IBISML2022-3 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.89(NC), no.90(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.14-19 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-06-20 (NC, IBISML) |
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