論文の概要: LiveVal: Time-aware Data Valuation via Adaptive Reference Points

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10489v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 12:41:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:14:58.955643
• Title: LiveVal: Time-aware Data Valuation via Adaptive Reference Points
• Title（参考訳）: LiveVal: 適応参照ポイントによるタイムアウェアなデータ評価
• Authors: Jie Xu, Zihan Wu, Cong Wang, Xiaohua Jia,
• Abstract要約: 提案するLiveValは,3つの重要な設計を持つ効率的な時間認識データ評価手法である。 LiveValは、さまざまなモダリティとモデルスケールにわたる効率的なデータバリュエーションを提供し、従来のメソッドよりも180のスピードアップを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.141664917477257
• License:
• Abstract: Time-aware data valuation enhances training efficiency and model robustness, as early detection of harmful samples could prevent months of wasted computation. However, existing methods rely on model retraining or convergence assumptions or fail to capture long-term training dynamics. We propose LiveVal, an efficient time-aware data valuation method with three key designs: 1) seamless integration with SGD training for efficient data contribution monitoring; 2) reference-based valuation with normalization for reliable benchmark establishment; and 3) adaptive reference point selection for real-time updating with optimized memory usage. We establish theoretical guarantees for LiveVal's stability and prove that its valuations are bounded and directionally aligned with optimization progress. Extensive experiments demonstrate that LiveVal provides efficient data valuation across different modalities and model scales, achieving 180 speedup over traditional methods while maintaining robust detection performance.
• Abstract（参考訳）: タイムアウェアなデータ評価はトレーニング効率とモデルロバスト性を高め、有害なサンプルを早期に検出することで、何ヶ月もの無駄な計算を防げる。 しかし、既存の手法はモデルの再訓練や収束の仮定に依存している。 1) 効率的なデータコントリビューションモニタリングのためのSGDトレーニングとのシームレスな統合。 2 信頼度の高いベンチマーク確立のための基準に基づく基準付評価 3) メモリ使用量の最適化によるリアルタイム更新のための適応参照点選択。 我々はLiveValの安定性の理論的保証を確立し、そのバリュエーションが最適化の進捗に束縛され方向整合していることを証明する。 大規模な実験により、LiveValは様々なモダリティとモデルスケールにわたる効率的なデータ評価を提供し、ロバストな検出性能を維持しつつ、従来の手法よりも180のスピードアップを実現している。

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