Reinforcement Learning for Neural Model Editing
作者: Shaivi Malik
分类: cs.LG, cs.CV
发布日期: 2026-06-11
💡 一句话要点
提出强化学习框架以实现神经模型编辑
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 神经网络编辑 强化学习 偏见缓解 机器遗忘 模型性能
📋 核心要点
- 现有的神经模型编辑方法通常需要手动设计算法，耗时且难以适应不同任务。
- 本文提出将神经模型编辑视为强化学习问题，通过奖励反馈来自动学习编辑策略。
- 实验结果显示，所提出的方法在偏见缓解和机器遗忘任务中显著提高了性能，且保持了模型的整体效用。
📝 摘要（中文）
编辑预训练神经网络需要针对特定目标设计专门的算法，这一过程通常耗时且复杂。本文提出了一种将神经模型编辑视为强化学习问题的探索性框架，代理通过奖励反馈来修改模型。我们引入了两个环境：MaskWorld和ShiftWorld，分别用于乘法和加法权重更新。奖励函数结合了效用保持目标与任务特定编辑目标，使代理能够在保持整体模型性能的同时学习有针对性的修改。我们在文本分类中的偏见缓解和图像分类中的机器遗忘任务上评估了该框架，结果显示所学策略在遗忘任务中将遗忘集准确率降低至接近0%，同时保持90%以上的保留集准确率。在偏见缓解设置中，所学策略提高了偏见相关性能超过5%，同时保持了整体分类效用。我们的研究表明，神经模型编辑可以被视为强化学习问题，从而使编辑策略能够通过奖励反馈学习，而不是为每个任务手动设计。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决预训练神经网络编辑中算法设计耗时且复杂的问题。现有方法往往需要针对特定目标手动设计，缺乏通用性和灵活性。
核心思路：我们将神经模型编辑视为强化学习问题，代理通过奖励反馈来学习如何有效修改模型，以实现特定目标。这样的设计使得编辑策略能够根据任务需求自动调整，而不再依赖于人工设计。
技术框架：整体框架包括两个主要环境：MaskWorld和ShiftWorld，分别用于乘法和加法权重更新。代理在这些环境中进行训练，通过奖励函数引导学习过程。
关键创新：最重要的创新在于将神经模型编辑转化为强化学习问题，使得编辑策略可以通过学习而非手动设计，从而提高了效率和适应性。
关键设计：奖励函数结合了效用保持目标与任务特定编辑目标，确保代理在进行修改时能够兼顾模型的整体性能。具体的参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所学策略在机器遗忘任务中将遗忘集准确率降低至接近0%，同时保留集准确率超过90%。在偏见缓解任务中，性能提升超过5%，同时保持了整体分类效用，显示出该方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括文本分类中的偏见缓解和图像分类中的机器遗忘等任务。通过自动化的模型编辑策略，可以显著提高模型的公平性和隐私保护能力，具有广泛的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Editing pretrained neural networks requires specialized algorithms tailored to specific objectives. Designing such algorithms is often time-consuming and demands significant effort. We present an exploratory framework that formulates neural model editing as a reinforcement learning problem, where agents modify models using reward feedback. We introduce two environments: MaskWorld, where agents scale weights multiplicatively, and ShiftWorld, where agents apply additive weight updates. The reward function combines a utility-preservation objective with a task-specific editing objective, enabling agents to learn targeted modifications while maintaining overall model performance. We evaluate the framework on bias mitigation in text classification and machine unlearning in image classification, both of which traditionally rely on specialized algorithms. Our results show that the learned policies reduce forget set accuracy to nearly 0% while preserving over 90% retain set accuracy on the unlearning task. In the bias mitigation setting, the learned policies improve bias-related performance by more than 5% while maintaining general classification utility. Our findings show that neural model editing can be cast as a reinforcement learning problem, allowing editing policies to be learned from reward feedback rather than manually engineered for each task.