論文の概要: DualView: Data Attribution from the Dual Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12118v1
• Date: Mon, 19 Feb 2024 13:13:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 16:39:10.048476
• Title: DualView: Data Attribution from the Dual Perspective
• Title（参考訳）: DualView: デュアルパースペクティブからのデータ属性
• Authors: Galip \"Umit Yolcu, Thomas Wiegand, Wojciech Samek, Sebastian Lapuschkin
• Abstract要約: 代理モデルに基づくポストホックデータ属性の新しい手法であるDualViewを提案する。 DualViewは、他の手法に比べて計算資源がかなり少ないのに対して、評価指標間では同等のパフォーマンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.083769847895336
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Local data attribution (or influence estimation) techniques aim at estimating the impact that individual data points seen during training have on particular predictions of an already trained Machine Learning model during test time. Previous methods either do not perform well consistently across different evaluation criteria from literature, are characterized by a high computational demand, or suffer from both. In this work we present DualView, a novel method for post-hoc data attribution based on surrogate modelling, demonstrating both high computational efficiency, as well as good evaluation results. With a focus on neural networks, we evaluate our proposed technique using suitable quantitative evaluation strategies from the literature against related principal local data attribution methods. We find that DualView requires considerably lower computational resources than other methods, while demonstrating comparable performance to competing approaches across evaluation metrics. Futhermore, our proposed method produces sparse explanations, where sparseness can be tuned via a hyperparameter. Finally, we showcase that with DualView, we can now render explanations from local data attributions compatible with established local feature attribution methods: For each prediction on (test) data points explained in terms of impactful samples from the training set, we are able to compute and visualize how the prediction on (test) sample relates to each influential training sample in terms of features recognized and by the model. We provide an Open Source implementation of DualView online, together with implementations for all other local data attribution methods we compare against, as well as the metrics reported here, for full reproducibility.
• Abstract（参考訳）: ローカルデータ属性(あるいは影響推定)技術は、トレーニング中に個々のデータポイントがテスト期間中にトレーニング済みの機械学習モデルの特定の予測に与える影響を推定することを目的としている。 従来の手法は、文献から異なる評価基準を満たさないか、高い計算需要によって特徴づけられるか、両方に苦しむかのどちらかである。 本研究では,サロゲートモデルに基づくポストホックデータ帰属のための新しい手法であるdualviewを提案する。 ニューラルネットワークに着目し,関連する局所的データ帰属法に対する文献から適切な定量的評価戦略を用いて,提案手法を評価した。 DualViewは、他の手法に比べて計算資源がかなり少ないのに対して、評価指標間で競合するアプローチに匹敵する性能を示す。 さらに,提案手法では,超パラメータを用いてスパースネスをチューニングできるスパース説明を生成する。 最後に、DualViewでは、既存のローカル機能属性メソッドと互換性のあるローカルデータ属性からの説明を描画できるようになった。 トレーニングセットからの衝撃的なサンプルの観点から説明された(テスト)データポイントの各予測に対して、その(テスト)サンプルの予測が、特徴を認識し、モデルによって認識される各影響トレーニングサンプルとどのように関連しているかを計算し、視覚化することができる。 私たちはdualview onlineのオープンソース実装と、私たちが比較した他のすべてのローカルデータトリビューションメソッドの実装、およびここで報告したメトリクスを完全な再現性のために提供します。

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