机器遗忘技术在用户数据隐私保护中愈发重要。本文提出了一种基于随机梯度下降的遗忘框架，能够有效去除特定数据点的影响，同时保持模型性能。研究表明，小批次更新在隐私和复杂性之间提供了更好的平衡。通过引入新指标，评估了遗忘效果，推动了机器遗忘作为可信的机器学习能力的发展。