CAFÉ：黑盒检测机器遗忘残留影响

研究人员 Anna Mazhar 和 Sainyam Galhotra 提出 CAFÉ，一种基于规格的黑盒测试方法，仅凭已部署模型的预测即可检测机器遗忘是否留有残留影响。它通过干预目标特征并把变化传播到下游特征，衡量直接与间接因果路径上的残留影响，并给出细粒度诊断。 在两个因果网络基准、四种遗忘方法上，CAFÉ 以 0.92–0.93 的成对准确率对残留影响排序；研究者称现有检查最高仅 0.71，且会双向误判。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。