Carregant...
Tipus de document
Treball de fi de màsterData de publicació
Llicència de publicació
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/223206
Regularization-Based Machine Unlearning
Títol de la revista
Autors
Director/Tutor
ISSN de la revista
Títol del volum
Recurs relacionat
Resum
This work treats the unlearning problem in machine learning (ML). This is the process to make ML models forget some subset of their training data. We restrict this study to deep learning architectures.
We propose a metric to assess different unlearning algorithms. We design a new unlearning algorithm, Regret, and compare its performance with respect to Fine-tuning and our implementation of Fanchuan. We test them on four datasets and two different architectures.
The experiments reveal that Regret outperforms Fine-tuning by a small margin. Moreover, our implementation of Fanchuan is the best-performing algorithm and surpasses the other two clearly.
Descripció
Treballs finals del Màster de Fonaments de Ciència de Dades, Facultat de matemàtiques, Universitat de Barcelona. Any: 2025. Tutor: Nahuel Statuto i Julio C. S. Jacques Junior
Matèries (anglès)
Citació
Citació
JUTGLAR PUIG, Arnau. Regularization-Based Machine Unlearning. [consulta: 8 de gener de 2026]. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/223206]