Neurlps2024论文解读|Credit Attribution and Stable Compression-water-merged
论文标题
Credit Attribution and Stable Compression 信用归属与稳定压缩
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论文作者
Roi Livni, Shay Moran, Kobbi Nissim, Chirag Pabbaraju
内容简介
本文探讨了机器学习算法中的信用归属问题，提出了新的定义——差分隐私的放松，旨在削弱对指定子集𝑘数据点的稳定性保证。这些数据点可以在获得所有者许可的情况下非稳定使用，可能以补偿的方式进行。同时，剩余的数据点对算法输出没有显著影响。该框架扩展了包括差分隐私、使用公共数据的差分隐私学习和稳定样本压缩等已研究的稳定性概念。文章还在PAC学习框架内考察了这些稳定性概念的表达能力，全面刻画了遵循这些原则的算法的可学习性，并提出了未来研究的方向和问题。
分点关键点
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信用归属的重要性
- 在学术研究和生成模型中，适当的信用归属至关重要。学术引用承认先前的工作，而生成模型需要确保生成内容适当地归功于原始创作者。
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新的稳定性定义
- 本文提出了新的定义，放松了差分隐私的要求，允许在特定条件下非稳定使用数据点。这种方法为机器学习算法提供了更灵活的信用归属机制。
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PAC学习框架中的可学习性
- 文章在PAC学习框架中探讨了信用归属的可学习性，表明在适当的条件下，任何PAC可学习类都可以通过反事实信用归属学习规则进行学习。
- 文章在PAC学习框架中探讨了信用归属的可学习性，表明在适当的条件下，任何PAC可学习类都可以通过反事实信用归属学习规则进行学习。
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未来研究方向
- 本文提出了未来研究的方向，包括如何在保持信用归属的同时提高算法的稳定性和可学习性，以及如何在实际应用中实现这些理论模型。
中文关键词
- 信用归属
- 差分隐私
- 稳定性
- PAC学习
- 机器学习算法
- 生成模型
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