研究：仅遗忘式机器遗忘未必可行

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遗忘样本，没有保留数据或额外训练信息——是否总能实现。作者 Luka Radić、Vikrant Singhal、Amartya Sanyal 发现，这取决于具体学习方法：不同数据集可以产生相同的训练模型，但在删除同样样本后所需输出差异很大。 据此，作者推导出遗忘与重训练匹配精度的下界，并给出算法必须记忆的训练数据量下界。他们称，对简单阈值学习器，所需信息可达整个数据集，而普通训练只保留一个边界点。

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。