Verlustfreies Maschinenverlernen: Neue Methode vorgestellt
Verlustfreies Maschinenunlernen durch neue Methode
Maschinelles Vergessen: Lösungen und Herausforderungen
Maschinelles Unlernen ist entscheidend für Datenschutz, Sicherheit und Anpassungsfähigkeit von Modellen.
Identifizierung des schlimmsten Falls für das Vergessen von Daten zur zuverlässigen Bewertung des maschinellen Unlearnings
Die Identifizierung des schlimmsten Falls für das Vergessen von Daten ermöglicht eine genauere Bewertung der Leistungsfähigkeit des maschinellen Unlearnings, indem die größten Herausforderungen für das Löschen des Einflusses bestimmter Datenpunkte aufgedeckt werden.
Effizientes Löschen von Dateneinfluss in trainierten Modellen durch Verbindungssensitivität und gerichtete Feinabstimmung
Scissorhands ist ein effektiver Ansatz zum Entfernen des Einflusses von Daten aus trainierten Modellen, indem zunächst die wichtigsten Parameter in Bezug auf die zu löschenden Daten identifiziert und dann durch eine gerichtete Feinabstimmung der Einfluss dieser Daten effektiv gelöscht wird, ohne die Leistung auf den verbleibenden Daten zu beeinträchtigen.
Effizientes Maschinelles Unlernen: Taxonomie, Metriken, Anwendungen, Herausforderungen und Perspektiven
Maschinelles Unlernen ermöglicht es Datenbesitzern, die Löschung ihrer Daten aus trainierten Modellen zu verlangen, ohne die Leistung des Modells zu beeinträchtigen.
Effizientes Löschen von Daten aus Maschinenlernmodellen: Eine Übersicht über traditionelle Modelle und Große Sprachmodelle
Maschinelles Unlernen ermöglicht das selektive Entfernen von Daten aus Maschinenlernmodellen, um die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten, ohne die Leistung übermäßig zu beeinträchtigen.
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