RULER: Representation-Level Verification of Machine Unlearning

El artículo introduce RULER, un conjunto de métricas de verificación a nivel de representación para el desaprendizaje automático, con el fin de eliminar la influencia de registros de entrenamiento específicos de un modelo. A diferencia de las evaluaciones actuales a nivel de salida, RULER detecta residuos de registros olvidados en representaciones intermedias, revelando que los métodos de desaprendizaje aproximados aún pueden codificar información olvidada.