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The Utility and Complexity of Machine Unlearning: Challenges in and out of Distribution

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内容提要

本文分析了机器学习中去除已训练模型数据的技术问题，提出了一种新的强健且带噪声的梯度下降变体，显著降低了去学习的时间复杂性，尤其在处理与保留数据显著不同的样本时。

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标签

去学习 数据处理 时间复杂性 机器学习 梯度下降
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