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

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

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

通过计算每个数据子集对模型准确性的效用近似值，在单个模型训练期间推导 CHG（Conduct of Hardness and Gradient）评分的 Shapley 值闭式表达式，我们在大规模数据集上将数据估值方法从多次模型重训练的形式改进为等效于单次模型重训练，极大地提高了计算效率。同时，我们还利用 CHG Shapley 进行实时数据选择，证明其在识别高价值和有噪声数据方面的有效性。CHG Shapley 通过高效的数据估值方法促进了可信的模型训练，为信任值机器学习引入了一种新的以数据为中心的视角。

Jun, 2024

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

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

LLpowershap 是一种利用基于损失的 Shapley 值来识别信息特征的特征选择方法，与其他现有方法相比，它不仅能够识别更多的有信息特征，而且输出的噪声特征较少。在四个真实世界数据集上进行的基准测试结果显示，LLpowershap 的预测性能要么更高，要么与其他基于 Shapley 值的封装方法或过滤方法相当。

Jan, 2024

在这篇论文中，我们提出了一种针对实例归属的鲁棒性解释方法，通过引入 Shapley 值的高效逼近方法来提高实例归属和其他数据相关应用的性能，在大型语言模型上进行了广义的推广。

Jun, 2024

本文提出 Beta Shapley，它是 Data Shapley 的实质性泛化，其可作为数种流行的数据估值方法的统一形式，具有理想的统计性质，可用于估计与机器学习相关的模型性能。

Oct, 2021

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