杠杆矩阵

框架中涌现出两个杠杆矩阵：遗忘自杠杆（forget self-leverage）和保留交叉杠杆（retain cross-leverage），分别捕捉在重新训练模型几何下遗忘与保留数据的纠缠。

现有梯度-based 遗忘方法仅部分地考虑了杠杆矩阵所刻画的几何关系，导致它们在输出空间行为上可能与重新训练模型产生显著偏差。

杠杆矩阵源自线性回归中的杠杆值概念，用于衡量每个训练样本对模型预测的影响程度。

可预计算的杠杆诊断仅利用遗忘集和保留集的统计信息计算杠杆矩阵及其相关指标，不依赖于具体的遗忘优化过程。