📝 A Survey of Machine Unlearning

发布于2022年，介绍遗忘学习的相关原理算法与应用。文章的相关资源开源在github。

#1 INTRODUCTION

#1.1 Reasons for Machine Unlearning

#1.2 Challenges in Machine Unlearning

1. 训练随机性：数据点对模型的影响未知，batch也是随机的

2. 训练增量性：增量学习，过去的学习会影响未来的

3. 灾难性遗忘：忘了一些数据后，性能陡然下降

#1.3 Contributions of this survey

1. 如何设计一个遗忘学习框架

2. 如何在机器学习系统中定义遗忘学习问题

3. 介绍遗忘学习方案

4. 介绍遗忘学习分类

5. 开源数据库

6. 提出未来趋势与研究方向

#2 UNLEARNING FRAMEWORK

#2.1 Unlearning Workflow

#2.2 Unlearning Requests

REFERENCES