机器遗忘 Machine Unlearning
机器遗忘(Machine Unlearning,简称 MU)旨在使机器学习模型能够忘记或移除其训练中某些数据点的知识,以满足隐私保护、法律要求或版权保护等需求。
机器遗忘主要有两种策略:精确遗忘和近似遗忘。精确遗忘通过从头开始重新训练模型,完全排除需要遗忘的数据,但这种方法计算成本高昂。近似遗忘则试图通过修改现有模型来实现遗忘,避免了重新训练的高成本。
机器遗忘(Machine Unlearning,简称 MU)旨在使机器学习模型能够忘记或移除其训练中某些数据点的知识,以满足隐私保护、法律要求或版权保护等需求。
机器遗忘主要有两种策略:精确遗忘和近似遗忘。精确遗忘通过从头开始重新训练模型,完全排除需要遗忘的数据,但这种方法计算成本高昂。近似遗忘则试图通过修改现有模型来实现遗忘,避免了重新训练的高成本。