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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
机器遗忘（MU）是遗忘一个经过训练的模型中的数据的过程。本文提出了一个名为MU-Mis的算法，通过最小化输入灵敏度来抑制遗忘数据的贡献。实验结果表明，MU-Mis在很大程度上优于最先进的MU方法。
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关键要点
- 机器遗忘（MU）是遗忘经过训练的模型中的数据，旨在保护被遗忘权。
- 本文提出了MU-Mis算法，通过最小化输入灵敏度来抑制遗忘数据的贡献。
- 输入灵敏度可以近似度量训练数据和未知数据对模型的贡献。
- 实验结果显示，MU-Mis在性能上优于最先进的MU方法。
- MU-Mis与MU的应用更加紧密，因为它不需要使用剩余数据。
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