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Capturing the Temporal Dependence of Training Data Influence
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内容提要
本研究探讨了传统数据影响估计方法在现代训练中的有效性，特别是数据顺序的敏感性。提出了一种新的逐个剔除影响的方法，并引入数据价值嵌入技术。研究表明，训练初期和后期的数据点对模型有显著影响，为数据选择提供了新策略。
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关键要点
- 传统数据影响估计方法假设学习算法对训练数据是置换不变的，但现代训练范式对此假设不再成立。
- 研究提出了一种新的轨迹特定的逐个剔除影响方法，以更有效地估计数据影响。
- 引入数据价值嵌入技术，以高效近似数据对模型的影响。
- 研究发现，训练初期和后期的数据点对最终模型的影响显著。
- 这些发现为数据选择的计算管理提供了新的策略。
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