扩散模型数据点遗忘的顺序重现问题
原文标题：Mitigating Sequential Reappearance in Diffusion Data-Point Unlearning
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论文发现扩散模型数据点遗忘存在「顺序重现」失效模式：某实例在删除后一度被判定遗忘，却在后续删除操作中重新回到被记忆状态，且未重用被删数据或对抗微调。作者提出目标级评估协议追踪遗忘状态，并发现会重现的目标在删除后具有更尖锐的局部去噪损失几何。
- 问题
- 扩散模型数据点遗忘只在删除当下评估，忽略后续删除的影响。
- 方法
- 提出目标级评估协议，追踪每个目标在整段删除序列中是立即遗忘、保持遗忘还是重现。
- 结果
- 未给出量化结果
- 影响
- 做模型合规删除的团队需按序列而非单次评估，否则会误判数据已被遗忘。
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