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 的相对距离检验，支持 Chi-squared、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。理论上证明任意样本量下可控制假阳性，假阴性风险随样本增加收敛至零。