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

Este artigo propõe o ManiF-SMC, um novo método para o desaprendizado de máquina aproximado que supera as limitações das abordagens existentes. Ele reformula o desaprendizado como o afastamento de amostras apagadas de sua representação de manifold original em direção a vizinhos semânticos nos dados retidos, buscando equivalência com o retreinamento.