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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02071v3
• Date: Mon, 04 Nov 2024 14:52:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:43:05.302306
• 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, Benjamin Heymann, Maxime Vono, Patrick Loiseau, Vianney Perchet,
• Abstract要約: 我々は、データセットのバリュエーションの問題、すなわち、インクリメンタルゲインを定量化する問題を考える。 Shapleyの値は、その正式な公理的正当化のためにデータセットのバリュエーションを実行する自然なツールである。 本稿では,離散一様分布下での予測として表現される離散一様シャプリーと呼ばれる新しい近似を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.646508094051768
• License:
• Abstract: We consider the dataset valuation problem, that is, the problem of quantifying the incremental gain, to some relevant pre-defined utility of a machine learning task, of aggregating an individual dataset to others. The Shapley value is a natural tool to perform dataset valuation due to its formal axiomatic justification, which can be combined with Monte Carlo integration to overcome the computational tractability challenges. 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, referred to as discrete uniform 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 illustrate its benefits via an extensive set of numerical experiments.
• Abstract（参考訳）: 我々は、データセットのバリュエーションの問題、すなわち、インクリメンタルゲインの定量化の問題を、個々のデータセットを他のデータセットに集約する、機械学習タスクの関連する事前定義されたユーティリティに考慮する。 Shapleyの値は、その正式な公理的正当化によってデータセットのバリュエーションを実行する自然なツールであり、モンテカルロ統合と組み合わせて計算的トラクタビリティの課題を克服することができる。 しかし、そのような一般的な近似法は、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。 そこで本研究では,離散一様シャプリーとよばれる新しい近似法を提案する。 我々は、漸近的および非漸近的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、その利点を広範な数値実験を通して説明する。

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