報告題目：基于梯度更新的近似遺忘算法研究

主 講 人：張司娜 講師

報告時間：2025.06.08（周日）10：00

報告地點：6A519

主辦單位：計算機與軟件工程學院

歡迎全校師生參加！

主講人簡介：

張司娜，女，工學博士，講師。2018年9月畢業于西南交通大學信息安全專業。2022年07月開始任教于西華大學計算機與軟件工程學院。主要研究方向為編碼理論、信息安全等方向。

報告內容簡介：

隨著數據隱私法規（如GDPR）的完善和AI倫理需求的提升，機器學習模型需支持數據刪除請求（即“被遺忘權”）。然而，重新訓練往往代價較大，成本較高，由此產生“機器遺忘”的關鍵問題：能否以更低的代價，獲取與重新訓練模型盡可能相似的模型。其中，梯度更新遺忘學習針對梯度下降（gradient descent）訓練的神經網絡模型，保存部分梯度用于遺忘學習近似估計或者更新梯度消除刪除點的影響。對研究這一問題的文獻進行梳理歸納。