Statistical Unlearning of Distributions: A Hypothesis Testing Approach
यह शोध पत्र वितरण संबंधी अनलर्निंग (distributional unlearning) के लिए एक सांख्यिकीय ढांचे का प्रस्ताव करता है जो वांछित प्रदर्शन को बनाए रखते हुए अवांछित डोमेन को हटाने के लिए इष्टतम डेटा उपसमुच्चयों (subsets) का चयन करने हेतु परिकल्पना परीक्षण (hypothesis testing) का उपयोग करता है, तथा विभिन्न पैरामीट्रिक और नॉन-पैरामीट्रिक वितरण परिवारों में मौलिक ट्रेड-ऑफ और पारेटो फ्रंटियर्स (Pareto frontiers) को अभिलक्षणित करता है।