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LoTUS: Large-Scale Machine Unlearning with Uncertainty Characteristics
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新颖的机器遗忘方法LoTUS，旨在消除训练样本对预训练模型的影响，避免重新训练。LoTUS通过平滑模型的预测概率，减轻数据记忆导致的过度自信。实验表明，LoTUS在效率和效果上优于现有方法，尤其在大规模数据集上表现出良好潜力。
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关键要点
- LoTUS是一种新颖的机器遗忘方法，旨在消除训练样本对预训练模型的影响。
- LoTUS通过平滑模型的预测概率，减轻了数据记忆导致的过度自信。
- 实验结果表明，LoTUS在效率和效果上优于现有方法，尤其在大规模数据集上表现出良好潜力。
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