浅析Machine Unlearning
原文中文，约3700字，阅读约需9分钟。发表于：。“让模型有效遗忘指定训练数据”就是Machine unlearning（机器遗忘）在解决的问题。
随着机器学习模型在产品中的应用，机器学习逐渐成为人们熟悉的概念。机器遗忘是解决模型遗忘和用户隐私保护的方法，包括SISA和Fisher forgetting两种方案。SISA通过分布式训练和聚合子模型实现遗忘，Fisher forgetting通过Newton校正和噪声注入实现遗忘。机器遗忘可应用于合规政策、对抗攻击、优化模型和缓解过度学习等场景。然而，机器遗忘可能存在隐私窃取和攻击风险，因此需要综合考虑其他方案来保障模型的鲁棒性。
