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作为多任务优化的遗忘：一种具有自适应学习率的归一化梯度差异方法
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内容提要
本研究提出了归一化梯度差异（NGDiff）算法，旨在解决机器遗忘中的优化问题，平衡遗忘目标与模型性能，并在TOFU和MUSE数据集上验证了其优越性。
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关键要点
- 本研究提出了归一化梯度差异（NGDiff）算法。
- NGDiff算法旨在解决机器遗忘中的优化问题。
- 该算法平衡遗忘目标与模型性能。
- 研究通过理论分析和实证研究验证了NGDiff的优越性。
- 实验数据集包括TOFU和MUSE，展示了稳定的训练效果。
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