Nova Técnica de Poda Ortogonal Acelera 'Esquecimento' em Redes Neurais
A necessidade de remover seletivamente o conhecimento de classes específicas em redes neurais pré-treinadas, impulsionada por regulamentações de privacidade como a GDPR e a LGPD no Brasil, apresenta um desafio significativo no campo de machine unlearning. Métodos existentes frequentemente enfrentam um dilema entre a velocidade do processo de "esquecimento" e a preservação da acurácia preditiva em dados não relacionados à classe removida, resultando em alto custo computacional ou degradação do desempenho. Um novo artigo disponível no repositório arXiv, intitulado "Orthogonal Soft Pruning for Efficient Class Unlearning" (arXiv:2506.19891), propõe uma solução inovadora para este problema. Pesquisadores desenvolveram um framework de poda suave (soft pruning) baseado em regularização ortogonal de kernels convolucionais para alcançar um esquecimento rápido e preciso. O método proposto opera impondo restrições de ortogonalidade durante o treinamento. Isso ajuda a des...