本論文では、機械学習における新しいアプローチ「モジュラー投影-再配分の忘却法（MPRU）」を提案しています。既存の機械的忘却技術は理論的な設定や最適化目標に重点を置いていますが、実際の利用においてはスケーラビリティの問題や元データセットへの完全なアクセスが求められることがあります。MPRUは、分類トレーニングを逐次的なプロセスと見なし、最後のトレーニングシーケンスを逆にすることで忘却を行います。この手法は、元データセットやモデルへのフルアクセスを必要とせず、ダウンサンプリングやモデルに依存しない出力フィルターとして分類パイプラインに簡単に統合可能です。画像データセット（CIFAR-10/100）や表データセット（Covertype）を用いた実験において、フル再トレーニングしたモデルと同様の出力を得つつ、大幅な計算コストの削減が示されました。これは、実運用での適用性やスケーラビリティを実証しており、パフォーマンスを保ちながらも実践的な設定での有用性を持つことを示しています。