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class unlearning
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GENIU: 一种用于不平衡数据的有限数据访问去学习方法
GENIUn 是第一个在不平衡数据设置和受限数据访问条件下进行类忘记的实用框架，通过使用一个变分自动编码器和批内调整策略，它能够在未来的忘记中保留重要信息。
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a month ago
部分失效的遗忘：基于贝叶斯视角的深度网络类遗忘
这篇研究论文提出了一种名为部分盲目遗忘（PBU）的新方法，通过从预训练的分类网络中有选择地删除与特定数据类别相关的信息，实现对特定数据类别的有意去除，以降低模型对该类别数据的性能影响，且无需了解整个训练数据集，仅需了解未遗忘数据点。
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4 months ago
稀疏表示的遗忘
基于离散表示瓶颈的几乎无计算成本的零样本遗忘技术能有效遗忘忘记集，对数据集余下的部分几乎没有性能损失，并在 CIFAR-10、CIFAR-100 和 LACUNA-100 的三个数据集上进行了评估，与知识蒸馏用于遗忘的先进方法 SCRUB
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7 months ago
生成对抗网络去学习
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
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a year ago
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