학습 결과의 변동
확률적 경사 하강법으로 학습하면 같은 조건에서도 성능 점수가 달라질 수 있다. 이러한 변동은 자료의 기여도를 계산한 순위에도 영향을 준다.
안전 여유
원 연구는 가치 평가가 잡음에 견디는 정도를 안전 여유로 정의했다. 밴자프 값은 분석 대상인 준가치 계열 안에서 가장 큰 안전 여유를 갖는 것으로 제시됐다.
계산 결과의 재사용
MSR은 최대 표본 재사용 원리에 따라 밴자프 값을 효율적으로 추정하는 알고리즘이다. 가치 계산에 쓰는 표본을 재사용해 추정 비용을 줄인다.
활용과 평가 범위
가중 표본 학습과 잘못된 레이블 탐지에서 평가됐다. 분석의 비교 범위는 준가치 계열이며 모든 데이터 평가 방법에 대한 우월성을 뜻하지는 않는다.
관련 문서
데이터 섀플리 / DVRL / TracIn / 영향 함수 기반 학습 자료 추적 / SHAP / Data-OOB