Buchumschlag

SAP: Corrective Machine Unlearning with Scaled Activation Projection for Label Noise Robustness

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Kodge, Sangamesh, Ravikumar, Deepak, Saha, Gobinda, Roy, Kaushik
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Deep Unlearning: Fast and Efficient Gradient-free Approach to Class Forgetting
von: Kodge, Sangamesh, et al.
Veröffentlicht: (2023)

GradientSpace: Unsupervised Data Clustering for Improved Instruction Tuning
von: Sridharan, Shrihari, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Finding the Muses: Identifying Coresets through Loss Trajectories
von: Nagaraj, Manish, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Eigen Attention: Attention in Low-Rank Space for KV Cache Compression
von: Saxena, Utkarsh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unveiling Privacy, Memorization, and Input Curvature Links
von: Ravikumar, Deepak, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Homogenizing Non-IID datasets via In-Distribution Knowledge Distillation for Decentralized Learning
von: Ravikumar, Deepak, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Label Noise Robustness for Domain-Agnostic Fair Corrections via Nearest Neighbors Label Spreading
von: Stromberg, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Group-robust Machine Unlearning
von: De Min, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TopoPrune: Robust Data Pruning via Unified Latent Space Topology
von: Roy, Arjun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Corrective Machine Unlearning
von: Goel, Shashwat, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hide and Seek in Noise Labels: Noise-Robust Collaborative Active Learning with LLM-Powered Assistance
von: Yuan, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GFLC: Graph-based Fairness-aware Label Correction for Fair Classification
von: Sulaiman, Modar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Orthogonal Subspace Projection for Continual Machine Unlearning via SVD-Based LoRA
von: Rahulamathavan, Yogachandran, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Deep Unlearn: Benchmarking Machine Unlearning for Image Classification
von: Cadet, Xavier F., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploring Loss Design Techniques For Decision Tree Robustness To Label Noise
von: Sztukiewicz, Lukasz, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Label Noise Robustness of Conformal Prediction
von: Einbinder, Bat-Sheva, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Correcting Noisy Multilabel Predictions: Modeling Label Noise through Latent Space Shifts
von: Huang, Weipeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unlearning Information Bottleneck: Machine Unlearning of Systematic Patterns and Biases
von: Han, Ling, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Agentic Unlearning: When LLM Agent Meets Machine Unlearning
von: Wang, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Coresets from Trajectories: Selecting Data via Correlation of Loss Differences
von: Nagaraj, Manish, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLM Unlearning via Neural Activation Redirection
von: Shen, William F., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust Deep Hawkes Process under Label Noise of Both Event and Occurrence
von: Tan, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Machine Unlearning in Contrastive Learning
von: Wang, Zixin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Machine Unlearning: Solutions and Challenges
von: Xu, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Machine Unlearning under Overparameterization
von: Block, Jacob L., et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Survey of Machine Unlearning
von: Nguyen, Thanh Tam, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Soft Weighted Machine Unlearning
von: Qiao, Xinbao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Robust Reward Machines from Noisy Labels
von: Parac, Roko, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LANCE: Low Rank Activation Compression for Efficient On-Device Continual Learning
von: Apolinario, Marco Paul E., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Resurrecting Label Propagation for Graphs with Heterophily and Label Noise
von: Cheng, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Debiasing Machine Unlearning with Counterfactual Examples
von: Chen, Ziheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Information Theoretic Approach to Machine Unlearning
von: Foster, Jack, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Verifying Machine Unlearning with Explainable AI
von: Vidal, Àlex Pujol, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SIMU: Selective Influence Machine Unlearning
von: Agarwal, Anu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Data Augmentation Improves Machine Unlearning
von: Falcao, Andreza M. C., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Reliable Testing of Machine Unlearning
von: Mazhar, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Independence Criterion in Machine Unlearning of Features and Labels
von: Han, Ling, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Concept Unlearning via Cross-Attention Activation Projection for Diffusion Models
von: Moon, Saemi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Curvature Clues: Decoding Deep Learning Privacy with Input Loss Curvature
von: Ravikumar, Deepak, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning under Temporal Label Noise
von: Nagaraj, Sujay, et al.
Veröffentlicht: (2024)