Attribute Deletion: Achieving Machine Unlearning through Data Model Matching

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内容提要

本研究提出了一种新的机器遗忘方法——数据模型匹配(DMM),旨在提升现有技术在非凸环境中的表现。该方法通过数据归因预测模型的输出,微调已训练模型以匹配动态预测结果,展现出优越的遗忘性能。

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