[论文翻译]可编辑神经网络

如今，深度神经网络广泛应用于各类任务中，从图像分类、机器翻译到人脸识别和自动驾驶汽车。在许多应用中，单个模型错误可能导致严重的财务损失、声誉损害甚至危及生命的后果。因此，在错误出现时快速修正模型至关重要。本文研究了神经网络编辑问题——如何在特定样本上高效修补模型错误，同时不影响模型在其他样本上的表现。具体而言，我们提出了可编辑训练（Editable Training），这是一种与模型无关的训练技术，旨在促进训练模型的快速编辑。我们通过大规模图像分类和机器翻译任务，实证验证了该方法的有效性。