論文の概要: Data Valuation Without Training of a Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00930v1
- Date: Tue, 3 Jan 2023 02:19:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-04 14:47:18.102175
- Title: Data Valuation Without Training of a Model
- Title(参考訳): モデルの訓練を伴わないデータ評価
- Authors: Nohyun Ki, Hoyong Choi and Hye Won Chung
- Abstract要約: 本稿では、ニューラルネットワークの一般化における個々のインスタンスの影響を定量化するために、複雑性ギャップスコアと呼ばれるトレーニング不要なデータ評価スコアを提案する。
提案したスコアは、インスタンスの不規則性を定量化し、トレーニング中に各データインスタンスがネットワークパラメータの総移動にどの程度貢献するかを測定する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.89493507314525
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Many recent works on understanding deep learning try to quantify how much
individual data instances influence the optimization and generalization of a
model, either by analyzing the behavior of the model during training or by
measuring the performance gap of the model when the instance is removed from
the dataset. Such approaches reveal characteristics and importance of
individual instances, which may provide useful information in diagnosing and
improving deep learning. However, most of the existing works on data valuation
require actual training of a model, which often demands high-computational
cost. In this paper, we provide a training-free data valuation score, called
complexity-gap score, which is a data-centric score to quantify the influence
of individual instances in generalization of two-layer overparameterized neural
networks. The proposed score can quantify irregularity of the instances and
measure how much each data instance contributes in the total movement of the
network parameters during training. We theoretically analyze and empirically
demonstrate the effectiveness of the complexity-gap score in finding 'irregular
or mislabeled' data instances, and also provide applications of the score in
analyzing datasets and diagnosing training dynamics.
- Abstract(参考訳): ディープラーニングを理解するための最近の多くの研究は、トレーニング中のモデルの振る舞いを分析したり、インスタンスがデータセットから削除されたときにモデルのパフォーマンスギャップを測定することによって、個々のデータインスタンスがモデルの最適化と一般化にどの程度影響するかを定量化しようとしている。
このようなアプローチは個々のインスタンスの特徴と重要性を明らかにし、深層学習の診断や改善に有用な情報を提供する。
しかし、データアセスメントに関する既存の作業の多くは、しばしば高計算コストを必要とするモデルの実際のトレーニングを必要とします。
本稿では,2層超パラメータニューラルネットワークの一般化における個々のインスタンスの影響を定量化するためのデータ中心スコアである,複雑性ガップスコアと呼ばれるトレーニングフリーデータ評価スコアを提案する。
提案したスコアは、インスタンスの不規則性を定量化し、トレーニング中に各データインスタンスがネットワークパラメータの総移動にどの程度貢献するかを測定する。
我々は,「不規則」なデータインスタンスの発見における複雑性ギャップスコアの有効性を理論的に分析し,実証的に示すとともに,データセットの分析やトレーニングダイナミクスの診断におけるスコアの適用も提供する。
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