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El desaprendizaje en las máquinas, también conocido como Machine Unlearning (MU), busca eliminar un conjunto designado de información de un modelo entrenado sin necesidad de costosos procesos de reentrenamiento. Sin embargo, existen dos puntos críticos que suelen pasar desapercibidos en las técnicas actuales: el "sobre-desaprendizaje", que deteriora los datos retenidos cerca del conjunto olvidado, y los ataques de "reaprendizaje" posteriores que buscan resucitar el conocimiento olvidado.
Enfocándonos en el desaprendizaje a nivel de clase, es importante mencionar la creación de una métrica de sobre-desaprendizaje, OU@epsilon, que cuantifica el daño colateral en regiones próximas al conjunto olvidado. Además, se ha descubierto una amenaza de reaprendizaje en el desaprendizaje de las máquinas, conocida como el Ataque de Reaprendizaje Prototípico, que aprovecha el prototipo por clase de la clase olvidada con solo unas pocas muestras, restaurando fácilmente el rendimiento pre-desaprendizaje.
Para contrarrestar estos puntos ciegos en el desaprendizaje a nivel de clase, se ha desarrollado Spotter, un objetivo plug-and-play que combina una penalización de destilación de conocimiento enmascarada en la región cercana a las clases olvidadas para suprimir OU@epsilon, y una pérdida de dispersión intraclase que dispersa las incrustaciones de las clases olvidadas, neutralizando los Ataques de Reaprendizaje Prototípicos.
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