論文の概要: Neural Dynamic Data Valuation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19557v3
• Date: Wed, 12 Jun 2024 14:38:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-13 22:14:47.876015
• Title: Neural Dynamic Data Valuation
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークによる動的データ評価
• Authors: Zhangyong Liang, Huanhuan Gao, Ji Zhang,
• Abstract要約: ニューラルダイナミックデータ評価(NDDV)という最適制御の観点から,新しいデータ評価手法を提案する。 本手法は,データ最適制御状態の感度を用いて,データ評価を正確に識別する理論的解釈を持つ。 さらに,データポイントのユニークな特徴を捉え,データポイントと平均場状態の相互作用による公平性を確保するために,データ再重み付け戦略を実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.286118155737111
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data constitute the foundational component of the data economy and its marketplaces. Efficient and fair data valuation has emerged as a topic of significant interest.\ Many approaches based on marginal contribution have shown promising results in various downstream tasks. However, they are well known to be computationally expensive as they require training a large number of utility functions, which are used to evaluate the usefulness or value of a given dataset for a specific purpose. As a result, it has been recognized as infeasible to apply these methods to a data marketplace involving large-scale datasets. Consequently, a critical issue arises: how can the re-training of the utility function be avoided? To address this issue, we propose a novel data valuation method from the perspective of optimal control, named the neural dynamic data valuation (NDDV). Our method has solid theoretical interpretations to accurately identify the data valuation via the sensitivity of the data optimal control state. In addition, we implement a data re-weighting strategy to capture the unique features of data points, ensuring fairness through the interaction between data points and the mean-field states. Notably, our method requires only training once to estimate the value of all data points, significantly improving the computational efficiency. We conduct comprehensive experiments using different datasets and tasks. The results demonstrate that the proposed NDDV method outperforms the existing state-of-the-art data valuation methods in accurately identifying data points with either high or low values and is more computationally efficient.
• Abstract（参考訳）: データ・エコノミーとその市場の基礎的な構成要素はデータ・エコノミーである。 効率的で公正なデータ評価が、重要な関心事のトピックとして浮上している。 > 限界貢献に基づく多くのアプローチは、様々な下流タスクにおいて有望な結果を示している。 しかしながら、特定の目的のために与えられたデータセットの有用性や価値を評価するために使用される、多数のユーティリティ関数のトレーニングを必要とするため、計算コストが広く知られている。 その結果、大規模なデータセットを含むデータマーケットプレースにこれらの手法を適用することは不可能であると認識されている。 その結果、重要な問題が発生する: ユーティリティ関数の再トレーニングをどうやって回避できるのか? この問題に対処するために,ニューラルダイナミックデータ評価(NDDV)と呼ばれる最適制御の観点から,新しいデータ評価手法を提案する。 本手法は,データ最適制御状態の感度を用いて,データ評価を正確に識別する理論的解釈を持つ。 さらに,データポイントのユニークな特徴を捉え,データポイントと平均場状態の相互作用による公平性を確保するために,データ再重み付け戦略を実装した。 特に,本手法では,すべてのデータポイントの値を推定するために1回のみのトレーニングが必要であり,計算効率が大幅に向上する。 さまざまなデータセットとタスクを使用して包括的な実験を行います。 その結果,提案手法は既存の最先端データ評価手法よりも高い値または低値のデータポイントを正確に同定し,より計算効率がよいことを示す。

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