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Hanna Benarroch
Hanna Benarroch
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新方法为序列式机器学习模型“遗忘”提供性能保证
研究人员开发了一种新的机器学习模型“遗忘”认证方法，特别适用于序列式删除请求。该方法确保在数据被删除后，模型仍能保持接近于未包含该数据的重新训练模型的性能。所提出的反事实认证方法应用于平滑强凸目标函数，能够统一地限制任何数量删除请求（即使组大小不一）下的性能损失。在FEMNIST上的实验表明，该算法所需的纠正步骤更少，并且优于训练时差分隐私。
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新遗忘方法使用实例级界限来减少噪声
研究人员开发了一种新的认证机器学习遗忘方法，该方法使用实例级敏感性界限来校准噪声注入。这种方法旨在减少传统方法中常见的性能下降，这些方法使用最坏情况敏感性。该研究通过 Langevin 动力学推导了岭回归的高概率实例级敏感性界限，证明了使用显著更少噪声的认证遗忘。线性设置中的实验和深度学习设置中的经验证据支持了理论发现。