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forgetting data
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朝向自然机器遗忘
机器遗忘通过从预训练模型中消除已学习的特定训练数据，即遗忘数据，以达到消除知识的目的。当前，现有的机器遗忘方法主要是通过修改遗忘数据的标签，并对模型进行微调来实现。然而，这种学习错误信息的过程是不自然的，并且不希望通过不必要地强化错误信息而
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a month ago
通过抑制样本贡献实现机器消减
机器遗忘（MU）是遗忘一个经过训练的模型中的数据，这是非常重要的，因为要保护 “被遗忘权”。本文从训练数据和未知数据对模型的贡献之间的基本区别出发，理论上发现输入灵敏度可以近似度量贡献，并实际设计了一个名为 MU-Mis（通过最小化输入灵敏
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4 months ago
SalUn：通过基于梯度权重显著性在图像分类和生成中加强机器遗忘
通过引入 ' 权重显著性 ' 的概念，我们提出了一种称为显著性遗忘（SalUn）的方法，它能够有效地在图像分类和生成中消除忘记数据、类别或概念的影响，并在稳定性和准确性方面超越当前最先进的基准方法。
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9 months ago
CVPR
深度网络中的选择性遗忘：无尽的网络阳光
介绍了一种针对深度神经网络的数据遗忘的方法，通过修改权重，使其不再包含特定的训练数据，并且减小了权重中信息泄漏的可能。
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5 years ago
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