RULER: Representation-Level Verification of Machine Unlearning

O artigo apresenta RULER, um conjunto de métricas de verificação ao nível da representação para o desaprendizado de máquina, visando remover a influência de registros de treinamento específicos de um modelo. Diferentemente das avaliações de nível de saída, RULER detecta resíduos de registros esquecidos em representações intermediárias, revelando que métodos de desaprendizado aproximados ainda podem codificar informações esquecidas.