Neue Methode für stabiles Machine Unlearning dank statistischer Roughness
In der KI-Welt wird Machine Unlearning immer wichtiger, wenn Modelle gezielt bestimmte Datenpunkte „vergessen“ sollen, ohne dabei ihre Leistung zu verlieren. Doch bei modernen tiefen Netzwerken stößt die herkömmliche Technik häufig an ihre Grenzen: große oder gezielte Löschanfragen führen zu Instabilität, weil einzelne Schichten unterschiedlich robust sind.
