研究给出仅遗忘式机器遗忘的信息论下界

一项 arXiv 论文研究“仅遗忘式”机器遗忘：删除算法只拿到已训练模型和待删除样本，不能访问保留数据，这种遗忘是否总能达到重训练的效果。作者 Luka Radić、Vikrant Singhal、Amartya Sanyal 的结论是它取决于具体学习算法——不同数据集可能训练出相同模型，但删除同一样本后所需输出差异很大。 为此作者推导了遗忘效果匹配重训练精度的下界，并进一步给出算法为处理任意删除请求必须记住的训练信息量下界。对简单阈值学习器，所需信息甚至可能相当于整个数据集。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。