본 논문은 훈련된 신경망 모델에서 특정 훈련 데이터를 제거(unlearning)하는 새로운 방법을 제안합니다. 기존의 unlearning 방법들은 남은 데이터로 대체 모델을 훈련하는 방식이었지만, 비용이 많이 들고 데이터 소유자나 제3자 감사자의 관점에서 검증하기 어려운 단점이 있습니다. 본 연구는 원래 신경망에 신중하게 설계된 "패치"를 적용하여 요청된 데이터의 목표된 "잊어버림"을 달성하는 새로운 unlearning 접근 방식을 제시합니다. 신경망 복구 연구에서 영감을 얻어, 인증 가능한 보장과 함께 주어진 데이터 포인트를 unlearning하기 위한 경량의 최소 "패치"를 전략적으로 찾는 방법을 제안합니다. 또한, 상당한 양의 데이터 포인트 또는 전체 클래스를 unlearning하기 위해, 대표적인 데이터 포인트의 작은 하위 집합을 반복적으로 선택하여 전체 집합을 unlearning하는 효과를 달성합니다. 다양한 범주형 데이터셋에 대한 광범위한 실험을 통해 제안된 접근 방식의 효과를 보여주며, 모델 성능을 유지하면서 측정 가능한 unlearning을 달성하고 다양한 기준 방법과 비교하여 효율성과 메모리 소비 측면에서 경쟁력이 있음을 보여줍니다.
