BriefGPT.xyz
Ask
alpha
关键词
influence functions
搜索结果 - 46
RelatIF: 通过相对影响力识别解释性训练样本
本研究关注于利用影响函数来确定相关的训练样本，以期 “解释” 机器学习模型的预测，提出了一种基于全局和局部影响的相关性选择准则 RelatIF，并通过实证评估表明，与使用影响函数得到的结果相比，RelatIF 所返回的样本更加直观。
PDF
4 years ago
ICML
关于黑盒预测的二阶群影响函数
本文探讨了二阶影响函数的概念，提出使用二阶影响函数来识别测试预测中有影响的训练样本组，特别是在涉及较大的训练样本集合时，相较于现有的一阶影响函数有更为显著的提高，增强了影响值与实际值之间的相关性。同时展示了如何利用优化技术来选择最具影响力的
→
PDF
5 years ago
CVPR
使用影响力函数和最近邻居检测对抗样本
本文提出了一种针对深度神经网络的对抗攻击的检测方法，使用影响函数来测量每个训练样本对于验证集数据的影响力，并通过在激活层上拟合 k-NN 模型来寻找最有支持性的训练样本，最后使用 k-NN 排名和距离训练一个对抗检测器成功地区分了六种攻击方
→
PDF
5 years ago
关于利用影响力函数测量群体效应准确性的研究
本文研究影响函数在大规模数据集下的准确性，并发现对于大多数数据集，影响函数的预测效果与实际效果存在显著相关性，尽管可能存在较大的误差。
PDF
5 years ago
影像化沟通和直觉教学：影响函数
通过与梯度、线性逼近和牛顿 - 拉弗森方法的连接，提供影响函数估计器何时如何优于标准 “插入式” 估计器的具体、视觉化示例。
PDF
6 years ago
通过影响函数理解黑盒预测
本文提出使用影响函数技术来追踪黑盒模型预测的训练数据，并且证明了即使在非凸和不可导的模型中，影响函数的近似也可以提供有价值的信息。在线性模型和卷积神经网络中，通过使用影响函数，探究了模型行为、调试模型、检测数据集错误以及创建视觉上难以区分的
→
PDF
7 years ago
Prev
Next