arXiv · Machine Learning· Sreejita Ghosh, Mohammad Mohammadi·2026-10-28 12:00· 10 小时前AI 评分36

原型分类器中的近似遗忘：GLVQ 鲁棒遗忘方法

Approximate Unlearning in Prototype-based-classifiers

AI 导读

研究提出面向广义学习向量量化（GLVQ）原型分类器的鲁棒近似遗忘方法，可移除指定样本的影响。该方法在6个表格数据基准集上测试，遗忘后模型的参数与性能相较重训练模型偏差约为0，效率为朴素重训练的6X至10^(5)X。研究仅考察二分类问题，且该策略无需修改GLVQ训练方案。