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On the Fragility of Data Attribution When Learning Is Distributed

μž‘μ„±μž
  • Haebom
μΉ΄ν…Œκ³ λ¦¬
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μ €μž

Xian Gao, Bo Hui, Min-Te Sun, Wei-Shinn Ku

πŸ’‘ κ°œμš”

λ³Έ μ—°κ΅¬λŠ” λΆ„μ‚° ν•™μŠ΅ ν™˜κ²½μ—μ„œ 데이터 속성 기여도 μΈ‘μ •μ˜ 취약성을 λ°ν˜€λƒ…λ‹ˆλ‹€. ν‘œμ€€ λΆ„μ‚° ν•™μŠ΅ μ›Œν¬ν”Œλ‘œμš°μ—μ„œ 단일 μ°Έμ—¬μžκ°€ μ „μ—­ μœ μš©μ„±μ„ μœ μ§€ν•˜λ©΄μ„œλ„ μΈ‘μ •λœ 속성 기여도λ₯Ό μƒλ‹Ήνžˆ 뢀풀릴 수 μžˆμŒμ„ λ³΄μž…λ‹ˆλ‹€. 특히, 잠재적 μ΅œμ ν™”λ₯Ό μ΄μš©ν•œ 곡격은 μœ μš©μ„±μ„ λ³΄μ‘΄ν•˜λ©΄μ„œλ„ λΉ„-IID λ ˆμ΄λΈ” 컀버리지와 ν‰κ°€μžμ˜ 민감성을 μ•…μš©ν•˜μ—¬ 속성 기여도λ₯Ό λ†’μž…λ‹ˆλ‹€.

πŸ”‘ μ‹œμ‚¬μ  및 ν•œκ³„

β€’
λΆ„μ‚° ν•™μŠ΅μ—μ„œ 데이터 속성 기여도 츑정은 μ˜ˆμƒλ³΄λ‹€ 훨씬 μ·¨μ•½ν•˜λ©°, μƒˆλ‘œμš΄ 곡격 ν‘œλ©΄μ„ ν˜•μ„±ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
β€’
μ œμ•ˆλœ 곡격은 데이터셋, λͺ¨λΈ, λ‹€μ–‘ν•œ ν‰κ°€μžμ—λ„ λΆˆκ΅¬ν•˜κ³  정확도 μ €ν•˜ 없이 속성 기여도λ₯Ό μ‘°μž‘ν•  수 μžˆμŒμ„ λ³΄μ—¬μ€λ‹ˆλ‹€.
β€’
ν–₯ν›„ μ—°κ΅¬λŠ” 속성 기여도 μΈ‘μ •μ˜ 견고성을 높이고 μΈμ„Όν‹°λΈŒ ν˜Έν™˜μ μΈ 점수 λ©”μ»€λ‹ˆμ¦˜ κ°œλ°œμ— 집쀑해야 ν•©λ‹ˆλ‹€.
πŸ‘
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