unlearn

학습된 모델이 특정 정보나 패턴을 의도적으로 약화시키도록 추가로 조정하는 기법으로, 입력-처리-출력 관점에서 특정 레이블·토픽 관련 가중치를 감소시키기 위해 재학습 또는 가중치 수정 단계를 거친다. 삭제된 정보가 downstream 성능에 미치는 영향을 평가하는 실험에서 중요하게 다뤄진다.