Υποψήφιος Διδάκτορας · Πανεπιστήμιο Loughborough

Πέτρος Ανδρέου

Μελετώ τη μηχανική απομάθηση: μεθόδους που αφαιρούν την επίδραση επιλεγμένων δεδομένων εκπαίδευσης από μοντέλα ΤΝ χωρίς πλήρη επανεκπαίδευση. Στόχος είναι η αφαίρεση αυτή να είναι αξιόπιστη και επαληθεύσιμη.

Παρουσίαση σε συνέδριο Παρουσίασα εργασία στο WIPE-OUT 2, ECML PKDD 2026, Νάπολη, Ιταλία - 7 Σεπτεμβρίου 2026

Google Scholar GitHub arXiv

Γραφείο: N.2.17, Haslegrave Building, Τμήμα Πληροφορικής, Πανεπιστήμιο του Loughborough, Loughborough LE11 3TU, Ηνωμένο Βασίλειο

ΣΧΗΜΑΤΙΚΗ ΑΠΕΙΚΟΝΙΣΗ Αξιολόγηση της απομάθησης

Εκπαιδευμένο μοντέλο ΤΝ

Εφαρμογή μεθόδου απομάθησης

Μοντέλο προς αξιολόγηση

Δύο ερωτήματα

Ενδείξεις αφαίρεσης Τι δείχνουν οι έλεγχοι για την επίδραση των δεδομένων που ζητήθηκε να αφαιρεθούν;

Διατήρηση ικανότητας Πόσο καλά λειτουργεί το μοντέλο με τα δεδομένα που πρέπει να διατηρήσει;

Εννοιολογική ροή, όχι πειραματικό αποτέλεσμα.

Δημοσιεύσεις

arXiv Δεκτή 2606.00380 1 Ιουν 2026

SUPREME: A Multi-GPU Framework for Reproducible Image Unlearning Method Evaluation

Petros Andreou , Jamie Lanyon , Axel Finke , Georgina Cosma

Δεκτή στο WIPE-OUT 2: 2nd Workshop on Machine Unlearning and Privacy Preservation, ECML PKDD 2026, Νάπολη, Ιταλία

Διαβάστε στο arXiv Δείτε τον κώδικα Διαβάστε στο LinkedIn
arXiv Δεκτή 2510.26714 30 Οκτ 2025

On the importance of multiple training seeds for evaluating machine unlearning

Jamie Lanyon , Axel Finke , Petros Andreou , Georgina Cosma

Δεκτή στο WIPE-OUT 2: 2nd Workshop on Machine Unlearning and Privacy Preservation, ECML PKDD 2026, Νάπολη, Ιταλία

Διαβάστε στο arXiv