The Shapley value is arguably the most popular approach for assigning a meaningful contribution value to players in a cooperative game, which has recently been used intensively in various areas of machine learning, most notably in explainable artificial intelligence. The meaningfulness is due to axiomatic properties that only the Shapley value satisfies, which, however, comes at the expense of an exact computation growing exponentially with the number of agents. Accordingly, a number of works are devoted to the efficient approximation of the Shapley values, all of which revolve around the notion of an agent's marginal contribution. In this paper, we propose with SVARM and Stratified SVARM two parameter-free and domain-independent approximation algorithms based on a representation of the Shapley value detached from the notion of marginal contributions. We prove unmatched theoretical guarantees regarding their approximation quality and provide satisfying empirical results.


翻译:Shapley值可以说是最受欢迎的方法,用于给合作游戏的参与者分配有意义的贡献价值,最近,在机器学习的各个领域,特别是在可解释的人工智能中,这种贡献最近被大量使用,其意义在于只满足Shapley值的不言而喻的特性,然而,这种特性是以精确计算随着代理人数目的成倍增长而付出的代价。因此,一些作品致力于有效接近Shapley值,所有这些都围绕着代理人的边缘贡献概念。在本文中,我们向SVARM和Steniz SVARM提出两种无参数和无域独立的近似算法,其依据是Shapley值与边际贡献概念脱钩的表示。我们证明关于这些价值的近似质量的理论保证是完全不相配的,并提供了令人满意的经验结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

自然语言处理顶会NAACL2022最佳论文出炉!
专知会员服务
42+阅读 · 2022年6月30日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月24日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月22日
Arxiv
1+阅读 · 2023年3月22日
Max-Margin Contrastive Learning
Arxiv
17+阅读 · 2021年12月21日
Generalized Out-of-Distribution Detection: A Survey
Arxiv
15+阅读 · 2021年10月21日
Arxiv
14+阅读 · 2020年12月17日
Arxiv
19+阅读 · 2020年7月13日
VIP会员
相关VIP内容
自然语言处理顶会NAACL2022最佳论文出炉!
专知会员服务
42+阅读 · 2022年6月30日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月24日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月22日
Arxiv
1+阅读 · 2023年3月22日
Max-Margin Contrastive Learning
Arxiv
17+阅读 · 2021年12月21日
Generalized Out-of-Distribution Detection: A Survey
Arxiv
15+阅读 · 2021年10月21日
Arxiv
14+阅读 · 2020年12月17日
Arxiv
19+阅读 · 2020年7月13日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员