Buchumschlag

A Review on Machine Unlearning

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zhang, Haibo, Nakamura, Toru, Isohara, Takamasa, Sakurai, Kouichi
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

FUNU: Boosting Machine Unlearning Efficiency by Filtering Unnecessary Unlearning
von: Li, Zitong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Leveraging Generalizability of Image-to-Image Translation for Enhanced Adversarial Defense
von: Zhang, Haibo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Machine Learning Techniques for Sensor-based Human Activity Recognition with Data Heterogeneity -- A Review
von: Ye, Xiaozhou, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Machine Unlearning in Low-Dimensional Feature Subspace
von: Fang, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Reminiscence Attack on Residuals: Exploiting Approximate Machine Unlearning for Privacy
von: Xiao, Yaxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unlearning Isn't Deletion: Investigating Reversibility of Machine Unlearning in LLMs
von: Xu, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Contrastive Unlearning: A Contrastive Approach to Machine Unlearning
von: Lee, Hong kyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

OBLIVIATE: Robust and Practical Machine Unlearning for Large Language Models
von: Xu, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Machine Unlearning for Streaming Forgetting
von: Shen, Shaofei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Illusion of Unlearning? Assessing Machine Unlearning Through Internal Representations
von: Gao, Yichen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Langevin Unlearning: A New Perspective of Noisy Gradient Descent for Machine Unlearning
von: Chien, Eli, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Verification of Machine Unlearning is Fragile
von: Zhang, Binchi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

Towards Natural Machine Unlearning
von: He, Zhengbao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reference-Guided Machine Unlearning
von: Mirlach, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Sharpness-Aware Machine Unlearning
von: Tang, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fairness and Robustness in Machine Unlearning
von: Tran, Khoa, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Machine Unlearning under Retain-Forget Entanglement
von: Cheng, Jingpu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Siamese Machine Unlearning with Knowledge Vaporization and Concentration
von: Xie, Songjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

Towards Reliable Forgetting: A Survey on Machine Unlearning Verification
von: Xue, Lulu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adversarial Machine Unlearning
von: Di, Zonglin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

Revisiting Machine Unlearning with Dimensional Alignment
von: Seo, Seonguk, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dataset Condensation Driven Machine Unlearning
von: Khan, Junaid Iqbal
Veröffentlicht: (2024)

Label Smoothing Improves Machine Unlearning
von: Di, Zonglin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Impossibility of Retrain Equivalence in Machine Unlearning
von: Yu, Jiatong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Verifiable and Provably Secure Machine Unlearning
von: Eisenhofer, Thorsten, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Efficient Verified Machine Unlearning For Distillation
von: Quan, Yijun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Statistical Roughness-Informed Machine Unlearning
von: Partohaghighi, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Source-Free Machine Unlearning
von: Ahmed, Sk Miraj, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DynFrs: An Efficient Framework for Machine Unlearning in Random Forest
von: Wang, Shurong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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)

Unlearning during Learning: An Efficient Federated Machine Unlearning Method
von: Gu, Hanlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Erase at the Core: Representation Unlearning for Machine Unlearning
von: Lee, Jaewon, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Machine Unlearning in Forgettability Sequence
von: Chen, Junjie, 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)