Buchumschlag

Toward Efficient Data-Free Unlearning

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zhang, Chenhao, Shen, Shaofei, Chen, Weitong, Xu, Miao
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

GENIU: A Restricted Data Access Unlearning for Imbalanced Data
von: Zhang, Chenhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CaMU: Disentangling Causal Effects in Deep Model Unlearning
von: Shen, Shaofei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Label-Agnostic Forgetting: A Supervision-Free Unlearning in Deep Models
von: Shen, Shaofei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

Unlearning Evaluation through Subset Statistical Independence
von: Zhang, Chenhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Free-Knots Kolmogorov-Arnold Network: On the Analysis of Spline Knots and Advancing Stability
von: Zheng, Liangwewi Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

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

Provably Efficient Offline-to-Online Value Adaptation with General Function Approximation
von: Li, Shangzhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Optimal Horizon-Free Reward-Free Exploration for Linear Mixture MDPs
von: Zhang, Junkai, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Towards Unveiling Vulnerabilities of Large Reasoning Models in Machine Unlearning
von: Chen, Aobo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Efficient Target-Level Machine Unlearning Based on Essential Graph
von: Xu, Heng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

Uncertainty-Aware Reward-Free Exploration with General Function Approximation
von: Zhang, Junkai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

Towards Aligned Data Forgetting via Twin Machine Unlearning
von: Niu, Zhenxing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Lifting Manifolds to Mitigate Pseudo-Alignment in LLM4TS
von: Zheng, Liangwei Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Robust and Parameter-Efficient Knowledge Unlearning for LLMs
von: Cha, Sungmin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EVE: Efficient Verification of Data Erasure through Customized Perturbation in Approximate Unlearning
von: Wang, Weiqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

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

Hessian-Free Online Certified Unlearning
von: Qiao, Xinbao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Communication Efficient and Provable Federated Unlearning
von: Tao, Youming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Certified Unlearning for Deep Neural Networks
von: Zhang, Binchi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Tree-Structured Synergy of Large Language Models and Bayesian Optimization for Efficient CASH
von: Xu, Beicheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Potion: Towards Poison Unlearning
von: Schoepf, Stefan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

Score Forgetting Distillation: A Swift, Data-Free Method for Machine Unlearning in Diffusion Models
von: Chen, Tianqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Scalable Exact Machine Unlearning Using Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Chowdhury, Somnath Basu Roy, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CUFG: Curriculum Unlearning Guided by the Forgetting Gradient
von: Miao, Jiaxing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Subtract the Corruption: Training-Data-Free Corrective Machine Unlearning using Task Arithmetic
von: Mozafari, Mostafa, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Pay Less Attention to Function Words for Free Robustness of Vision-Language Models
von: Tian, Qiwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Streamlined Federated Unlearning: Unite as One to Be Highly Efficient
von: Zhou, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Return-to-Go Is More Than a Number: Q-Guided Alignment for Return-Conditioned Supervised Learning
von: Yang, Yuxiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Aligned Data Removal via Twin Machine Unlearning
von: Ji, Haoxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Energy-Weighted Flow Matching for Offline Reinforcement Learning
von: Zhang, Shiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

How Data Inter-connectivity Shapes LLMs Unlearning: A Structural Unlearning Perspective
von: Qiu, Xinchi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Learning-based Graph Simulation for Temporal Graphs
von: Xiang, Sheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Realistic Class-Incremental Learning with Free-Flow Increments
von: Xu, Zhiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Data-Free Privacy-Preserving for LLMs via Model Inversion and Selective Unlearning
von: Zhou, Xinjie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Goldfish: An Efficient Federated Unlearning Framework
von: Wang, Houzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Data Selection for Transfer Unlearning
von: Sepahvand, Nazanin Mohammadi, et al.
Veröffentlicht: (2024)