Fisher 屏蔽下的遗忘
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。通过使用 Fisher 信息的新掩码策略，在不需要任何微调的情况下，该方法能够几乎完全取消学习，同时保持大部分数据的性能，相对于其他取消学习基准测试还表现出更强的稳定性。
该文介绍了机器遗忘技术的评估方法，包括准确和近似方法、可疑攻击和验证方法，并比较了它们的优缺点和性能。同时，提出了非 IID 删除模型以缓解公平性问题，并探讨了该领域未来的研究方向。
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