retain‑confusion

深度分析

PURGE 利用梯度投影與多層抹除實現高效機器學習去除

隨著GDPR要求資料刪除，機器去學習成關鍵。研究提出Purge利用A‑GEM梯度投影，結合多層表示抹除與retain‑confusion目標，確保不提升保留損失。實驗在五個資料集上，保留精度維持96%以上，且會員推斷AUROC接近0.5，優於現有基線。