∇τ 방법의 이론적 근거는 주로 새로운 손실 함수를 도입하여 학습 데이터의 영향을 효과적으로 제거하는 데에 있습니다. 이 방법은 학습 데이터의 일부를 잊는 과정에서 적응적인 그래디언트 상승을 적용하고, 나머지 데이터에 대해서는 표준 그래디언트 하강을 사용합니다. 이를 통해 학습 데이터의 영향을 효과적으로 제거하면서 모델의 성능을 유지할 수 있습니다. 이러한 방법은 기존의 최적화 기법과 다른 점은 주로 학습 데이터의 영향을 효과적으로 제거하는 데에 초점을 맞추고 있다는 점입니다. 또한, ∇τ 방법은 다양한 학습 데이터 제거 작업에 적용될 수 있으며, 다른 도메인에도 쉽게 적용할 수 있는 모델과 작업에 대한 일반화된 방법을 제공합니다.