SGD Influence と呼ばれる手法を用い、画像認識を行うモデルにおいて入力画像が学習結果（精度）へ与える影響をスコアとして算出します。学習に悪影響を及ぼした順に並び替えてデータセットとスコアを表示します。
本プラグインでは、以下の3論文をベースとした近似アルゴリズムを使用しています。
- Kenji Suzuki, Yoshiyuki Kobayashi, Takuya Narihira. "Data Cleansing for Deep Neural Networks with Storage-efficient Approximation of Influence Functions". , 2021.
- Satoshi Hara, Atsushi Nitanda, Takanori Maehara. "Data Cleansing for Models Trained with SGD". Advances in Neural Information Processing Systems 32, pages 4215–4224, 2019.
- Pang Wei Koh, Percy Liang. "Understanding black-box predictions via influence functions". Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning, 2017
| input-train | SGD Influence処理を行う対象の画像ファイル一覧を含むデータセットCSVファイルを指定します こちらのデータセットに含まれる各画像についてスコアが算出されます |
| input-val | 画像ファイル一覧を含むCSVファイルを指定します SGD Influence処理を行う際には、評価を行う対象であるinput-train以外に内部計算用のデータセットが必要となります そのために、input-trainに指定したCSVファイルとは異なるデータセットCSVファイルを指定します |
| output | 評価結果を出力するCSVファイルのファイル名を指定します |
| n_trials | 試行回数を指定します。input-train で指定されたデータセットをシャッフルして指定した回数のInfluence計算を繰り返し、その平均値を算出するために用います。 |
| model | SGD Influenceの演算に用いるモデルファイル（*.nnp）を指定します 評価タブで選択中の学習結果を元に計算を行うには、デフォルトのresults.nnp を使用します |
| batch_size | SGD Influenceのモデルが学習する際のbatch_sizeです |
本プラグインの実行結果は 'output' で指定した名前のCSVファイルとして出力されます。 CSVファイル内の各カラムに関しての情報は以下の通りです（以下のリストに無い名称のカラムは、 '評価' の結果得られる output_result.csvと同様の意味です）。
| influence | 本プラグインによって計算された、対象のインスタンスのInfuence値です。本CSVファイルの行はこのInfluence値によってソートされています |
| datasource_index | 対象のインスタンスの input-train`のデータセットCSVファイルにおけるインデックスを意味します。再学習の際などに、 `input-train のデータセットCSVファイルと同じ順番に並べ替える際に利用します |
SGD Influence と呼ばれる手法を用い、テーブルデータを用いた分類を行うモデルにおいて、ある分類結果に関する入力データが学習結果へ与える影響をスコアとして算出します。学習に悪影響を及ぼした順に並び替えてデータセットとスコアを表示します。
ご注意 現在、dropoutが含まれるネットワークにおいて、当プラグインが動作しない不具合が確認されています。
| model | SGD Influenceの演算に用いるモデルファイル（*.nnp）を指定します 評価タブで選択中の学習結果を元に計算を行うには、デフォルトのresults.nnp を使用します |
| batch_size | SGD Influenceのモデルが学習する際のbatch_sizeです |
| input-train | SGD Influence処理を行う対象のデータを含むデータセットCSVファイルを指定します。 こちらのデータセットに対してスコアが算出されます。 |
| input-val | input-trainに指定したCSVファイルとは異なるデータセットCSVファイルを指定します。 SGD Influence処理を行う際には、評価を行う対象であるinput-train以外に 内部計算用のデータセットが必要となります。 |
| output | 評価結果を出力するCSVファイルのファイル名を指定します |
| n_trials | 試行回数を指定します。input-train で指定されたデータセットをシャッフルして指定した回数のInfluence計算を繰り返し、その平均値を算出するために用います。 |
本プラグインの実行結果は 'output' で指定した名前のCSVファイルとして出力されます。 CSVファイル内の各カラムに関しての情報は以下の通りです（以下のリストに無い名称のカラムは、 '評価' の結果得られる output_result.csvと同様の意味です）。
| index | 対象のインスタンスの input-train`のデータセットCSVファイルにおけるインデックスを意味します。再学習の際などに、 `input-train のデータセットCSVファイルと同じ順番に並べ替える際に利用します |
| influence | 本プラグインによって計算された、対象のインスタンスのInfuence値です。本CSVファイルの行はこのInfluence値によってソートされています |