Google Research 提出 Regularized f-Divergence Kernel Tests，用于审计机器遗忘

Google Research 在 AISTATS 2026 提出 Regularized f-Divergence Kernel Tests，用于审计机器遗忘。该框架基于 f-divergence 与核正则化，支持卡方、KL 和 hockey-stick 等散度，可自动选择最优散度与超参数，无需样本拆分，并在任意样本量下控制假阳性。