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Source-Free Class Relearning: Diagnosing Forgetting in Class Unlearning
AI InsightCet article montre qu'une faible précision d'oubli après un oubli en classe ne signifie pas que la structure des catégories est complètement effacée : l'algorithme d'approximation ne fait que déplacer la limite de décision, et il reste encore des traces récupérables dans la représentation. Cela signifie qu'il existe un écart entre « apparemment oublié » et « réellement oublié ». Cela rappelle également que la vérification de la conformité doit passer de la couche comportementale à la couche de représentation, sinon la promesse de suppression pourrait n'être qu'un morceau de papier.Importance 55/100