כתבה
arXiv cs.LG ·
בדיקת אימוץ מחדש של 263 נקודות ביניים משוחררות
Published Unlearning Numbers Move Per Checkpoint, and Not Because the Removed Data Survives: An Audit of 263 Released Batch-Normalized Checkpoints
בדיקה של 263 נקודות ביניים משוחררות הראתה כי 47 מתוכן הוסטו מעבר לתפוצה שלהן. המחקר בודק את השפעת הנתונים המוסרים על הדיוק של המודלים. התוצאות מראות כי ההחלטות המתקבלות הן ממשיות אך צרות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.11490v1 Announce Type: cross Abstract: An unlearning audit reads its verdict off numbers that an unlearned model and its retrained reference each publish, and both also ship batch-normalization statistics that no gradient step wrote and no release records. Refitting them on kept data at bit-identical weights moves 47 of 221 released checkpoints past the spread their own release's seeds show, several inside a method whose average does not move: what moves is the checkpoint's property, not its method's. What does the moving is not the removed data surviving in the state: exchanging kept records for removed ones inside a fixed fitting pool moves a published cell by almost nothing, while how far a checkpoint's shipped state has drifted from any refit does track it. The consequence f
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית