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LossVal：神经网络的高效数据价值评估
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了LossVal，通过在神经网络训练中将自加权机制嵌入损失函数，解决了传统数据重要性评估方法在计算效率和样本依赖性方面的问题。实验结果表明，LossVal能够有效识别噪声样本，并区分有用与有害样本，具有广泛的应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了LossVal，旨在解决传统数据重要性评估方法的不足。
- LossVal通过在神经网络训练中嵌入自加权机制于损失函数来高效计算样本重要性得分。
- 该方法提高了计算效率，减少了样本依赖性。
- 实验结果显示，LossVal能够有效识别噪声样本。
- LossVal能够区分有用样本与有害样本，展现广泛的应用潜力。
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