論文の概要: Data Valuation with Gradient Similarity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08217v1
• Date: Mon, 13 May 2024 22:10:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 15:27:38.637781
• Title: Data Valuation with Gradient Similarity
• Title（参考訳）: グラディエントな類似性を持つデータ評価
• Authors: Nathaniel J. Evans, Gordon B. Mills, Guanming Wu, Xubo Song, Shannon McWeeney,
• Abstract要約: データ評価アルゴリズムは、与えられた予測タスクへの貢献または重要性に基づいて、データセット内の各サンプルの価値を定量化する。 DVGS(Data Valuation with Gradient similarity)と呼ばれる既存の手法に代わる単純な方法を提案する。 当社のアプローチでは,低品質なデータを迅速かつ正確に識別することが可能で,データクリーニング作業における専門家の知識や手作業による介入の必要性を低減できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.997283751398032
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: High-quality data is crucial for accurate machine learning and actionable analytics, however, mislabeled or noisy data is a common problem in many domains. Distinguishing low- from high-quality data can be challenging, often requiring expert knowledge and considerable manual intervention. Data Valuation algorithms are a class of methods that seek to quantify the value of each sample in a dataset based on its contribution or importance to a given predictive task. These data values have shown an impressive ability to identify mislabeled observations, and filtering low-value data can boost machine learning performance. In this work, we present a simple alternative to existing methods, termed Data Valuation with Gradient Similarity (DVGS). This approach can be easily applied to any gradient descent learning algorithm, scales well to large datasets, and performs comparably or better than baseline valuation methods for tasks such as corrupted label discovery and noise quantification. We evaluate the DVGS method on tabular, image and RNA expression datasets to show the effectiveness of the method across domains. Our approach has the ability to rapidly and accurately identify low-quality data, which can reduce the need for expert knowledge and manual intervention in data cleaning tasks.
• Abstract（参考訳）: 高品質なデータは、正確な機械学習と実行可能な分析には不可欠だが、多くのドメインでは、ラベルのずれやノイズの多いデータが一般的な問題である。 高品質なデータから低品質なデータを識別することは困難であり、しばしば専門家の知識とかなりの手作業による介入を必要とする。 データバリュエーションアルゴリズム(Data Valuation algorithm)は、データセット内の各サンプルの価値を、与えられた予測タスクへの貢献や重要性に基づいて定量化する手法のクラスである。 これらのデータ値は、ラベルの不一致を識別する印象的な能力を示し、低値データをフィルタリングすることで、機械学習のパフォーマンスが向上する。 本研究では,DVGS (Data Valuation with Gradient similarity) と呼ばれる既存手法の簡易な代替手法を提案する。 このアプローチは、任意の勾配降下学習アルゴリズムに容易に適用でき、大きなデータセットにうまくスケールでき、破損したラベル発見やノイズ定量化といったタスクのベースラインアセスメント手法よりも相容れないか、あるいは優れている。 本手法の有効性を示すために,DVGS法を表,画像,RNA表現データセット上で評価した。 当社のアプローチでは,低品質なデータを迅速かつ正確に識別することが可能で,データクリーニング作業における専門家の知識や手作業による介入の必要性を低減できる。

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