模型遗忘学习方法、装置、计算机设备及存储介质

本申请实施例提供了一种模型遗忘学习方法、装置、计算机设备及存储介质，属于人工智能技术领域。包括：通过确定对象需要删除的目标数据以及目标数据对应的目标数据类别；获取对象对应的样本数据，样本数据中包含遗忘概率从低到高排列的多个子样本数据；确定每个子样本数据对应的数据类别，并确定目标数据类别和每个子样本数据对应的数据类别之间的相似度；在多个子样本数据中确定出相似度最高的目标子样本数据，并确定目标子样本数据对应的目标模型的目标模型参数；获取新样本数据，并基于目标模型参数和新样本数据对目标模型进行遗忘学习训练，得到遗忘学习训练后的目标模型。从目标模型开始进行遗忘学习训练，提高了模型的遗忘学习训练的效率。