基于维度对齐的机器遗忘再调研
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。机器遗忘是一个新兴的研究课题，关注数据隐私法规合规性问题，使训练过的模型可以从特定数据中删除所学习的信息。我们通过对原始模型和重新训练模型之间的潜在特征空间的变化进行分析，并观察到不参与训练的样本的特征表示与之前训练样本的特征流形密切对齐，基于此，我们提出了一个新的评估度量标准，称为...
机器遗忘是一个新兴的研究课题，关注数据隐私法规合规性问题。研究者提出了一个新的评估度量标准，称为“维度对齐”，用于衡量遗忘集和保留集样本的特征空间的对齐程度。构建了一个稳健且可靠的遗忘框架，通过整合自蒸馏损失和交替训练方案。引入了新的评估工具，更准确地反映机器遗忘的基本目标。
