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Unlearning as Multi-Task Optimization: A Normalized Gradient Difference Method with an Adaptive Learning Rate
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨机器遗忘的优化问题，将其视为正则化的多任务优化。提出了归一化梯度差异（NGDiff）算法，以优化遗忘目标与模型性能之间的平衡，并在TOFU和MUSE数据集上验证了其优越性和稳定性。
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关键要点
- 本研究将机器遗忘视为正则化的多任务优化问题。
- 提出了归一化梯度差异（NGDiff）算法，以优化遗忘目标与模型性能之间的平衡。
- 通过理论分析和实证研究，验证了NGDiff算法在TOFU和MUSE数据集上的优越性和稳定性。
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