二阶序列机器遗忘中的误差累积研究

研究在高维设定（参数量 p 与样本量 n 成正比）下，二阶序列机器遗忘方法的误差累积问题，区分部分遗忘与完全遗忘、逐点认证与路径认证两种隐私设定。理论表明，逐点部分、路径部分、逐点完全、路径完全认证分别最多需 1/2/2/3 次 Newton–CG 更新即可成功认证并使已发布模型的总体风险退化消失。