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Non-Transferable Pruning
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内容提要
本研究提出不可转移修剪（NTP）方法，通过选择性修剪减少模型在未经授权数据上的适用性，有效保护知识产权。实验表明，NTP在监督和自监督学习中优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出不可转移修剪（NTP）方法。
- NTP通过选择性修剪减少模型在未经授权数据上的适用性。
- NTP有效保护知识产权，显著提升模型的IP保护效果。
- 实验表明，NTP在监督和自监督学习中优于现有方法。
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