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本文提出了一种新的机器学习模型训练数据影响分析框架，称为Distilled Datamodel（DDM）。该框架通过两个阶段实现高效的数据影响评估：离线训练和在线评价。在离线训练阶段，利用反向梯度匹配技术从原始训练数据中提炼出一个紧凑的合成集（synset），用以近似表示训练数据对目标模型的影响。在线评价阶段，则通过对synset进行微调，并结合特定的模型行为评估需求，快速构建出针对不同测试样本的影响力矩阵，有效加速了模型行为分析过程。实验结果表明，与现有方法相比，DDM不仅能够更准确地识别影响模型预测的关键训练数据点，还具备较高的计算效率和更好的隐私保护能力。此外，DDM同样适用于复杂的模型架构和多样化的机器学习任务，展示了其作为理解模型行为、提升模型可靠性和促进模型解释性研究的强大潜力。
关键要点
- 提出了一种新的框架DDM，用于分析训练数据对目标机器学习模型的影响。
- DDM包括离线训练和在线评估两个阶段，使用反向梯度匹配技术将训练数据的影响压缩成一个紧凑的synset。
- 在在线评估阶段，通过对synset进行扰动，可以快速消除特定的训练集群，从而得到针对评估目标的归因矩阵。
- 实验结果表明，DDM能够有效地检测并删除低质量的训练样本，并且比传统方法具有更高的准确性。
- DDM还可以作为一种快速“遗忘”方法，通过释放synet来提供更好的隐私保护。