Towards Independence Criterion in Machine Unlearning of Features and Labels

本研究探讨了面对分布变化时机器学习取消学习的复杂性，特别关注非均匀特征和标签删除所带来的挑战。随着像GDPR这样的法规强调数据隐私和被遗忘权，机器学习模型面临着取消敏感信息的艰巨任务，而不损害其完整性或性能。我们的研究引入了一种新颖的方法，利用影响函数和分布独立性原则来解决这些挑战。通过提出一个全面的机器取消学习框架，我们旨在确保隐私保护，同时保持模型在不同分布下的性能和适应性。我们的方法不仅促进了高效的数据删除，还动态调整模型以保持其泛化能力。通过广泛的实验，我们展示了我们的方法在显著分布变化的情况下的有效性，为机器取消学习领域做出了重大贡献。本研究为开发更具弹性和适应性的取消学习技术铺平了道路，确保模型在数据隐私和机器学习的动态环境中保持稳健和准确。

解决机器学习模型在面临分布变化时的遗忘问题，尤其是在非均匀特征和标签删除时的挑战。

引入影响函数和分布独立性原则，提出一种全面的机器遗忘框架，以确保隐私保护的同时保持模型性能和适应性。

论文提出的方法不仅可以有效地删除数据，而且可以动态调整模型以保留其泛化能力。通过大量实验，证明了该方法在面临显著分布变化的情况下的有效性。

最近的相关研究包括《A Comprehensive Survey on Safe Machine Learning》、《Towards Robustness and Privacy for Deep Learning: An Overview》等。