提出了机器遗忘在图像生成模型中的普适框架，通过计算高效的算法，能够在保留样本上几乎不影响性能，同时有效地从遗忘样本中删除信息，而且不依赖保留样本的可用性，符合数据保留政策。
Feb, 2024
机器遗忘是一项关键技术，用于选择性地移除训练数据点对训练模型的影响。本文提供了机器遗忘研究的全面分类和分析，并回顾了最新的解决方案，讨论了其优势和限制，并提出了未来的发展方向，以推动机器遗忘作为一项必要的可信和自适应机器学习能力。
Aug, 2023
本文旨在对机器学习模型中 “遗忘特定数据” 的概念、场景、方法和应用进行综合性探讨，并为研究人员和从业人员提供包括设计标准和算法在内的全面资源，以帮助创新隐私技术和提醒相关研究领域存在的问题。
Sep, 2022
本文研究了在已训练好的模型中删除数据点的相关问题，特别是在凸损失的情况下提供了一个算法来取消学习的样本数，与差分隐私学习相比，演示了差分隐私和机器遗忘之间的新颖区别。
Mar, 2021
面对分布变化的复杂机器遗忘问题，特别关注非均匀特征和标签删除带来的挑战，本研究提出了一种基于影响函数和分布独立原理的新方法，以解决隐私保护和模型性能之间的平衡，通过在多样分布下维护模型的性能和适应性，确保数据去除的高效性及动态调整模型以保持泛化能力，通过广泛实验验证了方法的有效性，对机器遗忘领域做出了重大贡献。
Mar, 2024
该调查提供了机器遗忘技术的简明评估，概述了准确和近似方法、可疑攻击和验证方法，并比较了每种方法的优点和局限性，评估了它们的性能，突出了挑战性的需求。提供强大的非 IID 删除模型以缓解公平性问题，并指出该领域未来的研究方向，旨在为寻求在 ML 系统中提供隐私和平等的研究人员和从业者提供有价值的资源。
May, 2023
在本研究中，我们提出了第一个可以证明并高效地消除数据实例并保持公平性的机器遗忘方法。通过理论结果和对真实世界数据集的广泛实验，我们展示了我们的方法在消除数据实例的同时保持公平性的功效。
Jul, 2023
该研究综述了现有的机器去学习方法，系统地分类并讨论了其差异、联系和开放问题，包括集中式去学习、分布式和不规则数据去学习、去学习验证以及隐私和安全问题，并提出了潜在的研究方向。
May, 2024
提出了一种机器去学习的方案，针对个人隐私数据撤销和相关数据管理条例提出了高效机制，随机重标记的未学习方案适用于通用的监督学习算法，并且进一步开发了一种基于概率分布相似性、较少限制的删除认证方法，这种方法基于逻辑回归分类器。
通过分类和总结现有的机器遗忘技术的特点，本文综述了机器遗忘技术的关键理念，并讨论了其面临的挑战和未来的研究机会。
Jun, 2023