論文の概要: CHG Shapley: Efficient Data Valuation and Selection towards Trustworthy Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11730v2
• Date: Tue, 18 Jun 2024 07:38:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 11:41:25.369439
• Title: CHG Shapley: Efficient Data Valuation and Selection towards Trustworthy Machine Learning
• Title（参考訳）: CHG共有: 信頼できる機械学習に向けた効率的なデータ評価と選択
• Authors: Huaiguang Cai,
• Abstract要約: 本稿では,モデル学習におけるモデル精度に基づく各データサブセットの有用性を近似したCHG Shapleyを提案する。 リアルタイムデータ選択にはCHG Shapleyを用い,その有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Understanding the decision-making process of machine learning models is crucial for ensuring trustworthy machine learning. Data Shapley, a landmark study on data valuation, advances this understanding by assessing the contribution of each datum to model accuracy. However, the resource-intensive and time-consuming nature of multiple model retraining poses challenges for applying Data Shapley to large datasets. To address this, we propose the CHG (Conduct of Hardness and Gradient) score, which approximates the utility of each data subset on model accuracy during a single model training. By deriving the closed-form expression of the Shapley value for each data point under the CHG score utility function, we reduce the computational complexity to the equivalent of a single model retraining, an exponential improvement over existing methods. Additionally, we employ CHG Shapley for real-time data selection, demonstrating its effectiveness in identifying high-value and noisy data. CHG Shapley facilitates trustworthy model training through efficient data valuation, introducing a novel data-centric perspective on trustworthy machine learning.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルの意思決定プロセスを理解することは、信頼できる機械学習を保証するために不可欠である。 データバリュエーションに関する目覚ましい研究であるData Shapleyは、各ダタムの精度モデルへの貢献を評価することによって、この理解を深める。 しかしながら、複数のモデル再トレーニングのリソース集約的で時間を要する性質は、大規模なデータセットにData Shapleyを適用する上での課題を提起する。 そこで本研究では,CHG(Conduct of Hardness and Gradient)スコアを提案する。 CHGスコアユーティリティ関数の下で各データポイントに対するShapley値のクローズドフォーム式を導出することにより、計算複雑性を1つのモデル再トレーニングと同程度に減らし、既存の手法よりも指数関数的に改善する。 さらに、リアルタイムデータ選択にCHG Shapleyを使用し、その高値および雑音データ同定の有効性を実証する。 CHG Shapleyは、効率的なデータバリュエーションを通じて信頼できるモデルトレーニングを促進し、信頼できる機械学習に関する新しいデータ中心の視点を導入する。

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