Core Concepts
提案されたVTruSTは、データ中心の信頼性の高いAI(DCTAI)フレームワークであり、異なる信頼性メトリクス間のトレードオフをユーザーが制御できるようにします。
Abstract
この論文では、VTruSTという新しいデータ中心のアプローチが紹介されています。提案されたフレームワークは、トレーニングデータセットの選択においてオンライン値関数ベースのアルゴリズムを使用し、異なる信頼性メトリクス間でバランスを取ることができます。実験結果は、VTruSTが社会的、画像的、科学的データセットで優れたパフォーマンスを示すことを示しています。これにより、信頼性の高いAI技術の開発に革新的な方法論が提供されました。
Stats
VTruSTは状態-of-the-artベースラインを上回ります。
モデルは10〜20%程度向上します。
VTruSTは異なる信頼性メトリクス間でバランスを取ります。
Quotes
"Trustworthy AI is crucial to the widespread adoption of AI in high-stakes applications."
"We propose a controllable framework for data-centric trustworthy AI (DCTAI) - VTruST."
"Experimental results show that VTruST outperforms the state-of-the-art baselines on social, image, and scientific datasets."