忠实版群数据Shapley值
机器学习
2026-02-11 v2 人工智能
综合经济学
经济学
机器学习
摘要
数据Shapley值是数据定价的重要工具，量化单个数据点对机器学习模型的贡献。在实际应用中，当数据提供者以批量形式贡献数据时，群组级别的数据定价更为可取。然而，我们发现现有的群组级别数据Shapley扩展方法易受到 shell 公司攻击的威胁，战略性的群组分割会不公平地夸大定价。我们提出忠实版群数据Shapley值（Faithful Group Shapley Value, FGSV），其独特地抵御了此类攻击。基于原有的数学洞见，我们开发了一种可 provable 快速且准确的近似算法，用于计算 FGSV。实验结果表明，该算法在计算效率和近似精度方面显著优于最先进的方法，同时确保了群组级别定价的忠实性。
引用
@article{arxiv.2505.19013,
title = {Faithful Group Shapley Value},
author = {Kiljae Lee and Ziqi Liu and Weijing Tang and Yuan Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.19013},
year = {2026}
}
备注
Accepted to NeurIPS 2025