Jan, 2021

集成博弈中分类器的 Shapley 值

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TL;DR介绍了一种名为 “ensemble games” 的可转移效用合作博弈，通过定义一种名为 Troupe 的算法，它基于分类器的近似 Shapley 值来分配收益，以量化机器学习集合中模型的重要性，并证明了 Shapley 值估计方案的精确性和可扩展性， 经验证明，Shapley 值可用于集合修剪，对抗模型接受低估价值，常常发现复杂的分类器对于正确和错误的分类决策都负有责任。
ensemble gamesshapley valueensemble pruningadversarial modelsclassifier responsibility
发现论文，激发创造
  • 概率分类器上的 Shapley 值

    本文提出了一种概率 Shapley 值（P-Shapley），通过构建一个基于概率分类器的类概率效用函数来量化每个数据点对概率分类器的边际贡献，并提供几种置信度校准的激活函数，从而实现评估数据重要性以构建高可用性和可信赖性 ML 模型的目的。

    Jun, 2023

  • 机器学习中的 Shapley 值

    本文介绍了合作博弈理论的基本概念以及 Shapley value 的公理性质，概述了其在机器学习中的最重要应用：特征选择，可解释性，多智能体强化学习，集成修剪和数据估价，指出了 Shapley value 的主要局限性和未来研究方向。

    Feb, 2022

  • DU-Shapley: 一种有效数据集估价的 Shapley 值代理

    本文提出了一种基于离散均匀分布的 Shapley 值近似估计方法，以更高效地进行数据集估价和数据共享，并通过多个数据集估价基准测试表明 DU-Shapley 的效果优于其他 Shapley 估算方法。

    Jun, 2023

  • 一个高效的纳什均衡值计算方法用于朴素贝叶斯分类器

    本文提出了 Shapley 值在朴素贝叶斯分类器中的确切分析表达式，并对其与证据权重和 KernelShap 在实际数据集上的结果进行了比较，结果表明我们的 Shapley 方案在算法复杂度低的情况下提供了具有信息量的结果，可以在大规模数据集上以极低的计算时间使用。

    Jul, 2023

  • 数据估值：机器学习的部分序数 Shapley 值

    本文研究了抽象代数中通过群论定义偏序 Shapley 价值的概念及其在数据合作中的角色。提出了三种算法来近似计算该价值，其中包括基于经典 Shapley 价值算法的截断蒙特卡罗算法，以及基于同一类中数据点提供类似信息这一事实的蒙特卡罗和截断蒙特卡罗算法，以加快计算速度。

    May, 2023

  • 估计条件 Shapley 值方法的比较研究及其应用

    本文主要研究如何使用 Monte Carlo 积分或回归来模拟条件期望值以估计 Shapley 值，以及对现有方法进行改进和系统化分类，并进行广泛的模拟和实际数据实验来评估和推荐何时使用不同的方法类。

    May, 2023

  • 数据评估的加速 Shapley 值近似算法

    通过利用机器学习问题的结构性质，我们提出了一种更高效的近似数据 Shapley 值的方法，此方法在不同学习设置中包括随机梯度下降和凸、非凸损失函数中证明了其近似 Shapley 值的准确性收敛性。实验证明，这种方法在保持数据的近似价值和排名的同时，提高了近似速度最高可达 9.9 倍，并且在使用小的子集进行精确评估时，对预训练网络的效率更高。

    Nov, 2023

  • 分布式 Shapley 值的高效计算和分析

    本文提出了分布式数据 Shapley 值（DShapley），该值是将 Shapley 值等博弈理论概念开发到了机器学习的统计框架，并可以应用于识别对学习算法有用或有害的数据点。本文通过导出线性回归，二元分类和非参数密度估计的 DShapley 的第一批分析表达式，提供了新的算法来快速估计 DShapley，这些公式直接解释并为不同数据类型提供量化的见解。

    Jul, 2020

  • 数据 Shapley: 机器学习数据的公平估值

    本研究提出一种考虑数据公正价值的方法，通过估算数据 Shapley 值来解决在监督学习中评估数据价值的困难，并且发现该方法优于其他流行的评估方法，可以有效提高预测器的性能。

    Apr, 2019

  • 数据价值评估的分布式框架

    提出一个新的统计框架 —— 分布 Shapley，其定义了基于潜在数据分布的点的价值，解决了数据 Shapley 框架的限制，并使用该框架开发了一个新的算法，运行速度比计算（非分布式）数据 Shapley 值的最先进算法快两个数量级，对各种数据集进行了应用并证明了它在数据市场环境中的实用性。

    Feb, 2020