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LossVal: Efficient Data Valuation for Neural Networks
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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
本研究提出了一种名为LossVal的方法，通过在损失函数中嵌入自加权机制，能够高效评估神经网络训练中样本的重要性。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，展现出广泛的应用潜力。
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关键要点
- LossVal是一种通过在损失函数中嵌入自加权机制来高效评估样本重要性的方法。
- 传统的数据重要性评估方法在计算效率和样本依赖性方面存在不足。
- LossVal能够有效识别噪声样本，并区分有用样本与有害样本。
- 实验结果表明，LossVal在大规模数据集和实际应用中具有广泛的潜在影响。
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