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UnAct oublie une classe d’un modèle sans gradient, avec de simples passes avant sur les images à oublier
1 sourcemis à jour il y a 1 jpertinence 3,2 sur5
L’essentiel
Sur ResNet-18, la précision de UnAct sur les données conservées reste à moins de 2,5 points de celle du réentraînement, alors que SSD et LFSSD perdent jusqu’à 86 points sur certaines classes. Le code est publié.
Propagation1 article, publié par HF Daily Papers le 6 oct..
Les sources
1 article
HF Daily PapersCommunauté : fiche de la sourceSource primaire
Hugging FaceSaeed Abdul Muizz, Aayat Rafiq, Iqra Altaf Gillani et al.huggingface.co
UnAct: Gradient-Free Unlearning via Targeted Activation Intervention (site externe)
Machine unlearning seeks to remove the influence of designated training data from a trained model without retraining from scratch.
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