연구자들은 영향 함수의 계산 효율성과 언롤링 기반 접근법의 정확성을 결합한 새로운 훈련 데이터 속성 추정(TDA) 방법인 Source를 소개합니다. 영향 함수와 유사한 공식을 사용하여 언롤링 미분을 근사함으로써, Source는 최적화 편향이나 다단계 파이프라인을 고려하지 않는다는 암시적 미분 방법의 한계를 해결합니다.
- Source는 완전한 언롤링 기반 TDA 방법과 비교하여 계산적으로 효율적입니다.
- 암시적 미분 접근법이 어려움을 겪는 비수렴 모델 및 다단계 훈련 파이프라인에도 적합합니다.
- 실험 결과는 전통적인 방법이 부족한 설정에서 특히 반사실 예측에서 기존 TDA 기법을 능가함을 보여줍니다.