来自苹果公司、哈佛大学和伦敦大学学院的研究人员开发了一种新的机器学习遗忘方法,可显著降低计算成本。他们的方法识别并利用对模型输出影响可忽略不计的数据点,从而在遗忘过程中使用更小的数据集。该方法在实际应用中可实现高达约50%的计算节省,解决了日益增长的AI数据隐私问题。 AI
影响 降低机器学习中数据隐私技术的计算成本,可能加速其采用。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍机器学习遗忘新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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- Anat Kleiman
- Apple Inc.
- Ben Deaner
- Conference on Neural Information Processing Systems
- Harvard University
- Robert Fisher
- Udi Wieder
- Vitaly Feldman
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