Approximate Machine Unlearning through Manifold Representation Forgetting Guided by Self Mode Connectivity

Este artículo presenta ManiF-SMC, un nuevo método para el desaprendizaje automático aproximado que aborda las limitaciones de los enfoques actuales. Reformula el desaprendizaje como el desplazamiento de las representaciones del manifold de las muestras borradas hacia los vecinos semánticos de los datos retenidos, buscando la equivalencia con el reentrenamiento.