論文の概要: Neural Data Server: A Large-Scale Search Engine for Transfer Learning Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.02799v3
• Date: Wed, 1 Apr 2020 00:43:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-01-13 04:30:29.701352
• Title: Neural Data Server: A Large-Scale Search Engine for Transfer Learning Data
• Title（参考訳）: Neural Data Server: 学習データ転送のための大規模検索エンジン
• Authors: Xi Yan, David Acuna, Sanja Fidler
• Abstract要約: 我々は,ターゲットドメインに最も有用な転送学習データを見つけるための大規模検索エンジンであるNeural Data Server (NDS)を紹介した。 NDSは、いくつかの人気のある画像データセットをインデックスするデータサーバで構成され、クライアントにデータを推奨することを目的としている。 我々は,NDSが様々な伝達学習シナリオにおいて有効であることを示し,複数のターゲットデータセットに対して最先端の性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.74367441804183
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transfer learning has proven to be a successful technique to train deep learning models in the domains where little training data is available. The dominant approach is to pretrain a model on a large generic dataset such as ImageNet and finetune its weights on the target domain. However, in the new era of an ever-increasing number of massive datasets, selecting the relevant data for pretraining is a critical issue. We introduce Neural Data Server (NDS), a large-scale search engine for finding the most useful transfer learning data to the target domain. NDS consists of a dataserver which indexes several large popular image datasets, and aims to recommend data to a client, an end-user with a target application with its own small labeled dataset. The dataserver represents large datasets with a much more compact mixture-of-experts model, and employs it to perform data search in a series of dataserver-client transactions at a low computational cost. We show the effectiveness of NDS in various transfer learning scenarios, demonstrating state-of-the-art performance on several target datasets and tasks such as image classification, object detection and instance segmentation. Neural Data Server is available as a web-service at http://aidemos.cs.toronto.edu/nds/.
• Abstract（参考訳）: トランスファーラーニングは、ほとんどトレーニングデータがないドメインでディープラーニングモデルをトレーニングする成功技術であることが証明されている。 支配的なアプローチは、imagenetのような大きなジェネリックデータセット上でモデルを事前トレーニングし、ターゲットドメインで重みを微調整することです。 しかし、増え続ける膨大なデータセットの新時代において、事前トレーニングのための関連するデータを選択することが重要な問題である。 我々は,ターゲットドメインに最も有用な転送学習データを見つけるための大規模検索エンジンであるNeural Data Server (NDS)を紹介した。 ndsは、いくつかの大きな人気のあるイメージデータセットをインデックスするデータサーバで構成されており、クライアントにデータを推奨することを目的としている。 データサーバは、よりコンパクトなMix-of-expertsモデルで大規模なデータセットを表現し、計算コストの低い一連のデータサーバ-クライアントトランザクションでデータ検索を行う。 我々は,NDSの様々な伝達学習シナリオにおける有効性を示し,いくつかのターゲットデータセットや画像分類,オブジェクト検出,インスタンス分割といったタスクに対して最先端の性能を示す。 Neural Data Serverはhttp://aidemos.cs.toronto.edu/nds/でWebサービスとして利用できる。

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