Buchumschlag

Machine Unlearning under Overparameterization

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Block, Jacob L., Mokhtari, Aryan, Shakkottai, Sanjay
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Temper-Then-Tilt: Principled Unlearning for Generative Models through Tempering and Classifier Guidance
von: Block, Jacob L., et al.
Veröffentlicht: (2026)

In-Context Learning with Transformers: Softmax Attention Adapts to Function Lipschitzness
von: Collins, Liam, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Provable Meta-Learning with Low-Rank Adaptations
von: Block, Jacob L., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Approximate Posterior Sampling with Annealed Langevin Monte Carlo
von: Parulekar, Advait, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Curriculum Learning-Guided Progressive Distillation in Large Language Models
von: Cao, Jincheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Provable Multi-Task Representation Learning by Two-Layer ReLU Neural Networks
von: Collins, Liam, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Analysis of Overparameterization in Continual Learning under a Linear Model
von: Goldfarb, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Provable Generalization in Overparameterized Neural Nets
von: Dhingra, Aviral
Veröffentlicht: (2025)

The Role of Symmetry in Optimizing Overparameterized Networks
von: Sareen, Kusha, et al.
Veröffentlicht: (2026)

The Unseen Threat: Residual Knowledge in Machine Unlearning under Perturbed Samples
von: Hsu, Hsiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

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

Entropy Aware Reward Guidance for Diffusion Language Model Alignment
von: Tejaswi, Atula, et al.
Veröffentlicht: (2026)

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

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

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

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

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

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

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

Fine-Tuning Diffusion Models via Intermediate Distribution Shaping
von: Anil, Gautham Govind, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sculpting Latent Spaces With MMD: Disentanglement With Programmable Priors
von: Fruytier, Quentin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

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)

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)

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

Constrained Posterior Sampling: Time Series Generation with Hard Constraints
von: Narasimhan, Sai Shankar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Machine Unlearning via Influence Approximation
von: Liu, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Feature-Selective Representation Misdirection for Machine Unlearning
von: Chen, Taozhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Machine Unlearning of Traffic State Estimation and Prediction
von: Wang, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

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

Machine Unlearning via Null Space Calibration
von: Chen, Huiqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Limitations and Prospects of Machine Unlearning for Generative AI
von: Zhou, Shiji, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A More Practical Approach to Machine Unlearning
von: Zagardo, David
Veröffentlicht: (2024)

Federated Ensemble-Directed Offline Reinforcement Learning
von: Rengarajan, Desik, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Large Language Models Are Overparameterized Text Encoders
von: K, Thennal D, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EEG-Based Consumer Behaviour Prediction: An Exploration from Classical Machine Learning to Graph Neural Networks
von: Afshar, Mohammad Parsa, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Distillation Robustifies Unlearning
von: Lee, Bruce W., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Module-Aware Parameter-Efficient Machine Unlearning on Transformers
von: Bao, Wenjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)