aai-institute / aai-institute/pyDVL
Implement heuristics for Shapley based on influence functions
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 146
- Fork
- 10
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Mô tả
As described in 4.5 of _Jia, Ruoxi, David Dao, Boxin Wang, Frances Ann Hubis, Nick Hynes, Nezihe Merve Gürel, Bo Li, Ce Zhang, Dawn Song, and Costas J. Spanos. ‘Towards Efficient Data Valuation Based on the Shapley Value’. In Proceedings of the 22nd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 1167–76. PMLR, 2019. http://proceedings.mlr.press/v89/jia19a.html._
Hướng dẫn đóng góp
Hướng nghiên cứu
The issue references a specific academic paper section (4.5) for implementing Shapley value heuristics using influence functions. Start by reading the cited paper to understand the proposed method. Then examine the existing pyDVL codebase for influence function and Shapley value implementations to see where the new heuristics should integrate. 'Done' means the heuristic is implemented, tested, and documented within the library's framework.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- machine-learning, python
- Lĩnh vực
- ai-infra-agents, machine-learning
- Loại issue
- Tính năng
- Độ khó
- 5/5
- Thời gian dự kiến
- Hơn một tuần
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức phù hợp với người mới
- 20/100