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type: 研究专题
title: 机器遗忘
description: 研究如何从已训练模型中删除、降低或纠正数据影响。
tags:
  - zh
  - research
  - topic
  - 研究专题
  - machine-unlearning
timestamp: '2026-05-05T23:25:14+08:00'
modified: '2026-07-02T20:03:20+08:00'
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review_due: '2026-12-29'
name: 机器遗忘
language: zh
summary: 研究如何从已训练模型中删除、降低或纠正数据影响。
occupation: 研究专题
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image_caption: 机器遗忘主题图
translation_of: Machine_Unlearning
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**机器遗忘** 研究模型训练完成后，如何删除、降低或纠正特定训练数据对模型的影响。在本 wiki 中，它既是隐私问题，也是数据中心系统问题：一个遗忘算法需要说明删除了什么、与重新训练的结果有多接近，以及节省了多少计算和延迟成本。[^unlearning]

## 引言

本专题覆盖训练后的数据操作，包括认证删除、树模型中的精确删除，以及用于公平性和鲁棒性修正的连续加权。共同问题是：当数据记录发生变化时，能否在不从头重新训练的情况下修正已部署模型。

## 在本 wiki 中的作用

本页组织乔鑫宝关于训练后数据操作的论文脉络。该脉络包括认证删除、软加权修正和随机森林更新。它与 [[Data_Centric_Machine_Learning|数据中心 ML]] 紧密相关，因为核心对象不是新的模型结构，而是能够改变模型行为的数据操作；它也连接 [[Trustworthy_AI|可信 AI]]，因为删除请求、公平性修正和鲁棒性干预都属于对已训练系统的治理。

## 论文

| 论文 | 会议/状态 |
| --- | --- |
| [[Hessian_Free_Online_Certified_Unlearning|无 Hessian 在线认证遗忘]] | ICLR 2025，2025年4月24日至28日，新加坡。 |
| [[DynFrs|DynFrs：随机森林机器遗忘高效框架]] | ICLR 2025，2025年4月24日至28日，新加坡。 |
| [[Soft_Weighted_Machine_Unlearning|超越二元擦除：用于公平性与鲁棒性的软加权遗忘]] | AAAI 2026，2026年1月20日至27日，新加坡。 |

## 与乔鑫宝工作的关系

乔鑫宝的机器遗忘论文覆盖互补设置。[[Hessian_Free_Online_Certified_Unlearning|无 Hessian 在线认证遗忘]] 面向可微模型，在避免显式 Hessian 求逆的同时给出认证式近似；[[Soft_Weighted_Machine_Unlearning|超越二元擦除]] 将删除从二元保留/移除推广为连续权重，用于公平性和鲁棒性修正；[[DynFrs|DynFrs]] 则研究随机森林中的精确、低延迟更新机制。三者共同构成从数学认证到实用模型维护的研究线。

## 参见

- [[Certified_Data_Removal|认证数据删除]]
- [[Influence_Functions|影响函数]]
- [[Fairness_and_Robustness|公平性与鲁棒性]]
- [[Random_Forest|随机森林]]
- [[Publications|论文]]

[^unlearning]: 机器遗忘领域的常见起点包括 Bourtoule 等人在 IEEE S&P 2021 的 “Machine Unlearning”，该文提出用分片、隔离、切片和聚合训练作为删除数据的一种实用途径。
