深度遗忘：机器遗忘的基准测试
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。这项研究解决了深度神经网络（DNNs）中机器遗忘（MU）方法有效性缺乏全面研究的问题。本文通过调查18种先进的MU方法，显示在适当的超参数下，Masked Small Gradients（MSG）和Convolution Transpose（CT）在模型准确性和运行效率上表现出色，强调了在选择基线时需要更严格的标准。该工作对于提高数据隐私保护与模型信任度具有重要意义。
研究探讨了深度神经网络中机器遗忘方法的有效性。调查18种方法，发现MSG和CT在模型准确性和效率上表现突出。研究强调选择基线时需更严格标准，对数据隐私和模型信任度提升重要。
