ViT-MUL：近期应用于视觉Transformer的机器遗忘方法基线研究
计算机视觉与模式识别
2024-03-18 v1 机器学习
摘要
机器遗忘(MUL)是机器学习中一个新兴的领域，旨在从训练好的模型中擦除特定训练数据点的已学习信息。尽管最近在计算机视觉领域对MUL的研究很活跃，但大部分工作都集中在基于ResNet的模型上。鉴于视觉Transformer(ViT)已成为主流的模型架构，对专门针对ViT的MUL进行详细研究至关重要。在本文中，我们使用最近的MUL算法和数据集对ViT进行了全面的实验。我们期望我们的实验、消融研究和发现能够提供有价值的见解，并激发该领域的进一步研究。
引用
@article{arxiv.2403.09681,
title = {ViT-MUL: A Baseline Study on Recent Machine Unlearning Methods Applied to Vision Transformers},
author = {Ikhyun Cho and Changyeon Park and Julia Hockenmaier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.09681},
year = {2024}
}
备注
7 pages