Reinforcement Learning for Neural Model Editing

📄 arXiv: 2606.13461 📥 PDF

作者: Shaivi Malik

分类: cs.LG, cs.CV

发布日期: 2026-06-12

💡 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 模型优化

📋 核心要点

  1. 现有的神经模型编辑方法通常需要针对特定任务设计专门算法，过程复杂且耗时。
  2. 本文提出将神经模型编辑转化为强化学习问题，通过奖励反馈使代理学习模型修改策略。
  3. 实验结果表明，学习到的策略在偏见缓解和机器遗忘任务中显著提高了性能，展示了该方法的有效性。

📝 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费力。本文提出了一种探索性框架，将神经模型编辑视为强化学习问题，代理通过奖励反馈修改模型。我们引入了两个环境：MaskWorld（代理以乘法方式缩放权重）和ShiftWorld（代理应用加法权重更新）。奖励函数结合了效用保持目标与特定任务编辑目标，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，结果显示学习到的策略在遗忘任务中将遗忘集准确率降低至接近0%，同时保持超过90%的保留集准确率。在偏见缓解设置中，学习到的策略使与偏见相关的性能提高了超过5%，同时保持了总体分类效用。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的编辑问题，现有方法往往需要手动设计复杂的算法，效率低下且难以适应不同任务。

核心思路：将神经模型编辑视为强化学习问题，通过设计奖励函数，引导代理在保持模型效用的同时进行有效的权重修改。

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，通过奖励反馈优化其编辑策略。

关键创新：将神经模型编辑转化为强化学习问题是本文的核心创新，使得编辑策略可以通过学习而非手动设计，从而提高了灵活性和适应性。

关键设计：奖励函数结合了效用保持和任务特定目标，确保代理在进行修改时能够平衡性能和编辑目标。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，学习到的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，策略使偏见相关性能提高超过5%，同时保持了整体分类效用，展示了该方法的有效性。

🎯 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。通过自动化模型编辑过程，能够显著提高模型的适应性和效率，未来可能在多种人工智能应用中发挥重要作用。

📄 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.