List your company

Machine Unlearning on ImageNet Retain set

54.67Zero-Shot Retention AccuracyOriginal
-1.916412.774327.46542.1557May 14, 2026

Evaluation results

MethodLinks
OriginalBackbone=RN1012026.0554.67——
ICEDBackbone=RN1012026.0553.67—98.17
CLIP-LIPBackbone=RN502026.0552.77—100
CLIP-LIPBackbone=RN1012026.0550.84—92.99
ICEDBackbone=RN502026.0550.68—100
TIFSBackbone=RN1012026.0550.17—91.77
OriginalBackbone=RN502026.0548.67——
TIFSBackbone=RN502026.0544.67—91.78
GABackbone=RN1012026.0538.76—70.9
EMMNBackbone=RN502026.0536.67—75.34
GABackbone=RN502026.0535.4—72.73
EMMNBackbone=RN1012026.0529.33—53.65
LIPBackbone=RN502026.051.75—3.6
FTBackbone=RN1012026.050.51—0.93
FisherBackbone=RN1012026.050.38—0.7
FisherBackbone=RN502026.050.34—0.7
LIPBackbone=RN1012026.050.27—0.49
FTBackbone=RN502026.050.26—0.53
DUCKBackbone=ViT-b162025.03—99.39—
FISHERBackbone=ViT-b162025.03—94.14—
FTBackbone=ViT-b162025.03—99.92—
GDR-GMABackbone=ViT-b162025.03—97.56—
InfluenceBackbone=ViT-b162025.03—91.54—
NegGradBackbone=ViT-b162025.03—89.63—
NegGrad+Backbone=ViT-b162025.03—90.67—
OriginalBackbone=ViT-b162025.03—94.04—
OrthoGradBackbone=ViT-b162025.03—94.26—
RetrainBackbone=ViT-b162025.03—95.08—
SCRUBBackbone=ViT-b162025.03—96.18—