幾何学的-分離アンラーニング

この記事はおそらく、機械学習におけるアンラーニングの新しいアプローチについて議論しており、特に幾何学的および分離の側面を重視しています。タイトルは、モデルの幾何学的表現を操作し、学習した特徴を分離することによって、特定のデータポイントまたは概念の影響を削除または軽減する方法を示唆しています。「アンラーニング」の使用は、プライバシー、データの削除、またはモデルの適応に焦点を当てていることを意味します。