Aug, 2023
生成对抗网络去学习
Generative Adversarial Networks Unlearning
Hui Sun, Tianqing Zhu, Wenhan Chang, Wanlei Zhou
TL;DR通过引入替代机制和定义虚假标签，本研究提出了一种级联取消学习方法，以在生成对抗网络中实现项目取消学习和类别取消学习，通过对 MNIST 和 CIFAR-10 数据集的综合评估，实验证明该方法在项目和类别取消学习效率方面显著提高，与从头开始重新训练相比，所需时间分别减少了最多 185 倍和 284 倍，值得注意的是，虽然模型的性能在取消学习后有轻微下降，但在处理少量图像（例如 64 张）时，该下降是可以忽略的，并且对分类等下游任务没有不良影响。