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Straight-Through Estimator
Straight-Through Estimator
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欺骗的衡量：对机器学习遗忘中数据伪造的分析
两篇新研究论文探讨了机器学习遗忘中的漏洞和检测方法。机器学习遗忘旨在从训练模型中删除特定数据以符合隐私规定。其中一篇论文“DurableUn”揭示，即使模型通过了标准的隐私审计，低比特量化仍可能无意中恢复被遗忘的数据。另一篇论文“The Measure of Deception”则提出了一个分析和检测“伪造”（即在未实际删除数据的情况下模仿遗忘的对抗性尝试）的框架，并指出这种欺骗在根本上是有限的。
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Researchers learn binary sampling patterns for single-pixel imaging via bilevel optimization
Researchers have developed a novel bilevel optimization method to learn binary sampling patterns for single-pixel imaging. This approach aims to improve reconstruction quality and acquisition speed, particularly in unde…