When Unlearning Is Free: Leveraging Low Influence Points to Reduce Computational Costs
随着对机器学习中数据隐私的担忧不断增加，从训练模型中遗忘或删除特定数据点的能力变得越来越重要。尽管最先进的遗忘方法已经出现，但它们通常平等地对待遗忘集中的所有点。在这项工作中，我们通过询问来挑战这种方法：是否需要删除对模型学习影响可忽略不计的点？通过对语言和视觉任务的影响函数进行比较分析，我们确定了对模型输出影响可以忽略不计的训练数据子集……
