論文の概要: Stochastic Amortization: A Unified Approach to Accelerate Feature and Data Attribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15866v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 03:42:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 16:00:40.245470
• Title: Stochastic Amortization: A Unified Approach to Accelerate Feature and Data Attribution
• Title（参考訳）: Stochastic Amortization: 特徴とデータ属性を高速化するための統一的なアプローチ
• Authors: Ian Covert, Chanwoo Kim, Su-In Lee, James Zou, Tatsunori Hashimoto
• Abstract要約: アモート化(amortization)と呼ばれる,所望の出力を直接予測するネットワークのトレーニングは安価で,驚くほど効果的であることを示す。 このアプローチは、いくつかの特徴属性とデータ評価手法を著しく加速し、しばしば既存のアプローチよりも桁違いにスピードアップする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.28273187033693
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many tasks in explainable machine learning, such as data valuation and feature attribution, perform expensive computation for each data point and can be intractable for large datasets. These methods require efficient approximations, and learning a network that directly predicts the desired output, which is commonly known as amortization, is a promising solution. However, training such models with exact labels is often intractable; we therefore explore training with noisy labels and find that this is inexpensive and surprisingly effective. Through theoretical analysis of the label noise and experiments with various models and datasets, we show that this approach significantly accelerates several feature attribution and data valuation methods, often yielding an order of magnitude speedup over existing approaches.
• Abstract（参考訳）: データアセスメントや特徴属性など、説明可能な機械学習における多くのタスクは、各データポイントに対して高価な計算を行い、大規模なデータセットに対して引き出すことができる。 これらの方法は効率的な近似を必要とし、望まれる出力を直接予測するネットワークを学習する。 しかし,厳密なラベルでモデルを訓練することは難解な場合が多いため,ノイズラベルを用いたトレーニングを検討した結果,安価で驚くほど効果的であることが判明した。 ラベルノイズの理論解析と様々なモデルやデータセットを用いた実験を通じて、このアプローチはいくつかの特徴帰属法とデータ評価法を著しく加速し、しばしば既存のアプローチよりも桁違いにスピードアップすることを示した。

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