Google 推出 Regularized f-Divergence Kernel Tests：面向机器遗忘审计的新框架

Google 在 AISTATS 2026 提出 Regularized f-Divergence Kernel Tests，用于审计机器遗忘：通过相对距离检验判断模型分布更接近安全重训模型还是原始受损模型。该框架基于 f-divergence，支持 Chi-squared、KL 和 Hockey-stick 散度，并用核正则化高效估计高维数据差异，自动选择散度与超参数、无需样本切分。