論文の概要: Outlier Gradient Analysis: Efficiently Improving Deep Learning Model Performance via Hessian-Free Influence Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03869v3
• Date: Tue, 01 Oct 2024 15:07:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-02 16:33:30.244933
• Title: Outlier Gradient Analysis: Efficiently Improving Deep Learning Model Performance via Hessian-Free Influence Functions
• Title（参考訳）: Outlier Gradient Analysis: ヘシアンフリーインフルエンス関数によるディープラーニングモデルの性能向上
• Authors: Anshuman Chhabra, Bo Li, Jian Chen, Prasant Mohapatra, Hongfu Liu,
• Abstract要約: 本稿では,影響関数と外乱勾配検出による有害トレーニングサンプルの同定とを橋渡しする。 まず, 合成データセットにおける外乱勾配解析手法の仮説を検証した。 次に、視覚モデルにおける誤ラベルサンプルの検出と、自然言語処理トランスフォーマーモデルの性能向上のためのデータサンプル選択の有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.05242956018461
• License:
• Abstract: A core data-centric learning challenge is the identification of training samples that are detrimental to model performance. Influence functions serve as a prominent tool for this task and offer a robust framework for assessing training data influence on model predictions. Despite their widespread use, their high computational cost associated with calculating the inverse of the Hessian matrix pose constraints, particularly when analyzing large-sized deep models. In this paper, we establish a bridge between identifying detrimental training samples via influence functions and outlier gradient detection. This transformation not only presents a straightforward and Hessian-free formulation but also provides insights into the role of the gradient in sample impact. Through systematic empirical evaluations, we first validate the hypothesis of our proposed outlier gradient analysis approach on synthetic datasets. We then demonstrate its effectiveness in detecting mislabeled samples in vision models and selecting data samples for improving performance of natural language processing transformer models. We also extend its use to influential sample identification for fine-tuning Large Language Models.
• Abstract（参考訳）: 中心となるデータ中心学習の課題は、モデルパフォーマンスに有害なトレーニングサンプルの識別である。 影響関数は、このタスクの顕著なツールとして機能し、モデル予測に対するトレーニングデータの影響を評価するための堅牢なフレームワークを提供する。 広く使われているにもかかわらず、ヘッセン行列の逆数を計算することに伴う高い計算コストは、特に大規模深層モデルを分析する際に制約を生じさせる。 本稿では,影響関数と外乱勾配検出による有害トレーニングサンプルの同定とを橋渡しする。 この変換は単純でヘッセン自由な定式化を提示するだけでなく、試料衝突における勾配の役割に関する洞察を与える。 系統的な経験的評価を通じて、我々はまず、合成データセット上で提案したアウトリー勾配解析手法の仮説を検証した。 次に、視覚モデルにおける誤ラベルサンプルの検出と、自然言語処理トランスフォーマーモデルの性能向上のためのデータサンプル選択の有効性を示す。 また、細調整された大規模言語モデルに対する影響のあるサンプル識別にも利用を拡大する。

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