Google Research 提出正则化 f-散度核检验框架以审计机器学习遗忘

Google Research 提出正则化 f-散度核检验框架，旨在解决大规模模型机器遗忘审计中传统两样本检验统计效力低且计算昂贵的问题。该框架利用 f-散度（如 KL 散度、Hockey-stick 散度）结合核正则化方法，自动选择最佳散度类型以精准定位局部数据偏移。该研究已在 AISTATS 2026 发表，理论上证明了其对假阳性的控制能力及随样本增加假阴性收敛至零的特性。