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CHG Shapley: 高效的数据评估与选择，迈向可靠的机器学习
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
PDF19 days ago
ICML重新思考数据 Shapley 在数据选择任务中的作用：误导和优点
通过引入一种假设检验框架并证明在没有对效用函数施加特定约束的情况下，Data Shapley 的性能不能比随机选择更好，我们深入研究了 Data Shapley 的性能差异。我们确定了一类效用函数，即单调转换模块化函数，在其中 Data S
PDF2 months ago
使用多臂赌博机的数据清洗中的数据 Shapley 阈值化
通过使用阈值赌徒算法，我们提出了一种迭代方法，快速识别出具有低数据 Shapley 值的实例子集，理论上保证了所提出的方法可以准确选择有害实例。经过各种模型和数据集的实证评估表明，所提出的方法在提高计算速度的同时保持了模型性能。
PDF5 months ago
加权最近邻算法的高效数据 Shapley
该研究针对数据估值领域的一个悬而未决问题，以加权 $K$ 最近邻算法（WKNN-Shapley）的数据估值为重点，通过将硬标签 KNN 的准确性视为效用函数，重新构思了 WKNN-Shapley 的计算问题，并引入了一个二次时间算法，相比现
PDF6 months ago
关于 “最近邻算法有效的任务特定数据估值” 的注记
本文提出了新的软标签 KNN-SV 算法，该算法使用更自然、更可解释的效用函数，通过基于局部敏感哈希（LSH）的高效逼近算法，实现了对 KNN 分类器 / 回归器的数据 Shapley 的计算。实验证明，Soft-label KNN-SV
PDFa year ago
Beta Shapley：一种统一且降噪的机器学习数据价值框架
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。
PDF3 years ago
使用 Shapley 值对医疗成像数据进行估值：在大规模胸部 X 射线数据集上的应用
本研究使用数据 Shapley 方法评估了训练数据对大型胸部 X 射线数据集中肺炎检测算法性能的价值，发现具有高 Shapley 值的训练数据对于肺炎检测很重要，该方法可作为去除医学影像数据中的噪音的框架。
PDF4 years ago
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。
PDF5 years ago