Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Approximate Fisher Influence Function: Faster Estimation of Data Influence in Statistical Models

論文の概要: The Approximate Fisher Influence Function: Faster Estimation of Data Influence in Statistical Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08169v2
Date: Thu, 10 Apr 2025 02:33:37 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-11 12:22:50.962297
Title: The Approximate Fisher Influence Function: Faster Estimation of Data Influence in Statistical Models
Title（参考訳）: 近似漁業影響関数:統計モデルにおけるデータ影響の高速推定
Authors: Omri Lev, Ashia C. Wilson,
Abstract要約: モデル性能における無限小の変化の影響の定量化は、機械学習モデルの理解と改善に不可欠である。提案手法は,現在の手法よりも計算上の優位性が高いことを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.893124686141781
License:
Abstract: Quantifying the influence of infinitesimal changes in training data on model performance is crucial for understanding and improving machine learning models. In this work, we reformulate this problem as a weighted empirical risk minimization and enhance existing influence function-based methods by using information geometry to derive a new algorithm to estimate influence. Our formulation proves versatile across various applications, and we further demonstrate in simulations how it remains informative even in non-convex cases. Furthermore, we show that our method offers significant computational advantages over current Newton step-based methods.
Abstract（参考訳）: 学習データの無限小変化がモデルパフォーマンスに与える影響の定量化は、機械学習モデルの理解と改善に不可欠である。本研究では,この問題を重み付けされた経験的リスク最小化として再構成し,情報幾何を用いて影響を推定する新しいアルゴリズムを導出することにより,既存の影響関数に基づく手法を強化する。我々の定式化は様々な応用において多種多様であることが証明され、非凸の場合においてもどのように情報的であり続けるかをシミュレーションでさらに実証する。さらに,本手法は,現在のニュートンステップ法よりも計算上の優位性が高いことを示す。

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