論文の概要: DU-Shapley: A Shapley Value Proxy for Efficient Dataset Valuation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02071v1
• Date: Sat, 3 Jun 2023 10:22:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 20:25:55.890068
• Title: DU-Shapley: A Shapley Value Proxy for Efficient Dataset Valuation
• Title（参考訳）: DU-Shapley: 効率的なデータセット評価のためのShapley Value Proxy
• Authors: Felipe Garrido-Lucero and Benjamin Heymann and Maxime Vono and Patrick Loiseau and Vianney Perchet
• Abstract要約: 離散一様シャプリー(DU-Shapley)と呼ばれるシャプリー値の新しい近似法を提案する。 DU-Shapleyは、データ所有者の数が少ない場合でも、他のShapley値近似よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.289887533168226
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many machine learning problems require performing dataset valuation, i.e. to quantify the incremental gain, to some relevant pre-defined utility, of aggregating an individual dataset to others. As seminal examples, dataset valuation has been leveraged in collaborative and federated learning to create incentives for data sharing across several data owners. The Shapley value has recently been proposed as a principled tool to achieve this goal due to formal axiomatic justification. Since its computation often requires exponential time, standard approximation strategies based on Monte Carlo integration have been considered. Such generic approximation methods, however, remain expensive in some cases. In this paper, we exploit the knowledge about the structure of the dataset valuation problem to devise more efficient Shapley value estimators. We propose a novel approximation of the Shapley value, referred to as discrete uniform Shapley (DU-Shapley) which is expressed as an expectation under a discrete uniform distribution with support of reasonable size. We justify the relevancy of the proposed framework via asymptotic and non-asymptotic theoretical guarantees and show that DU-Shapley tends towards the Shapley value when the number of data owners is large. The benefits of the proposed framework are finally illustrated on several dataset valuation benchmarks. DU-Shapley outperforms other Shapley value approximations, even when the number of data owners is small.
• Abstract（参考訳）: 多くの機械学習問題では、個々のデータセットを他のデータセットに集約する際に、インクリメンタルゲインを定量化するためにデータセットのバリュエーションを実行する必要がある。 セマンティックな例として、データセットのバリュエーションは、共同学習とフェデレーション学習に活用され、複数のデータ所有者間でのデータ共有のためのインセンティブを生み出している。 Shapley値は最近、公式な公理的正当化のためにこの目標を達成するための原則的なツールとして提案されている。 その計算はしばしば指数時間を必要とするため、モンテカルロ積分に基づく標準的な近似戦略が検討されている。 しかし、そのような一般的な近似手法は、場合によっては高価である。 本稿では、データセット評価問題の構造に関する知識を活用し、より効率的なシェープ値推定器を考案する。 本稿では, 離散一様シャプリー(DU-Shapley, DU-Shapley)と呼ばれるシャプリー値の新たな近似法を提案する。 我々は、漸近的かつ非漸近的な理論的保証を通じて提案フレームワークの妥当性を正当化し、データ所有者数が大きければ、DU-ShapleyがShapley値の傾向を示す。 提案フレームワークのメリットは、最終的にいくつかのデータセット評価ベンチマークで説明されている。 DU-Shapleyは、データ所有者の数が少ない場合でも、他のShapley値近似よりも優れている。

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