論文の概要: GRAD-MATCH: A Gradient Matching Based Data Subset Selection for Efficient Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00123v1
• Date: Sat, 27 Feb 2021 04:09:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 16:22:25.327705
• Title: GRAD-MATCH: A Gradient Matching Based Data Subset Selection for Efficient Learning
• Title（参考訳）: GRAD-MATCH:効率的な学習のためのグラデーションマッチングベースのデータサブセット選択
• Authors: Krishnateja Killamsetty, Durga Sivasubramanian, Baharan Mirzasoleiman, Ganesh Ramakrishnan, Abir De, Rishabh Iyer
• Abstract要約: 我々は、トレーニングや検証セットの勾配と密接に一致する部分集合を見つける汎用フレームワークgrad-matchを提案する。 GRAD-MATCHは、最近のデータ選択アルゴリズムよりも大きく、一貫して優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.75284126177203
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The great success of modern machine learning models on large datasets is contingent on extensive computational resources with high financial and environmental costs. One way to address this is by extracting subsets that generalize on par with the full data. In this work, we propose a general framework, GRAD-MATCH, which finds subsets that closely match the gradient of the training or validation set. We find such subsets effectively using an orthogonal matching pursuit algorithm. We show rigorous theoretical and convergence guarantees of the proposed algorithm and, through our extensive experiments on real-world datasets, show the effectiveness of our proposed framework. We show that GRAD-MATCH significantly and consistently outperforms several recent data-selection algorithms and is Pareto-optimal with respect to the accuracy-efficiency trade-off. The code of GRADMATCH is available as a part of the CORDS toolkit: https://github.com/decile-team/cords.
• Abstract（参考訳）: 大規模なデータセット上での最新の機械学習モデルの成功は、財務および環境コストの高い広範な計算リソースにかかっています。 これを解決する方法の1つは、全データと同等に一般化するサブセットを抽出することである。 本研究では,トレーニングや検証セットの勾配によく一致する部分集合を見つけるための一般フレームワーク GRAD-MATCH を提案する。 このようなサブセットを直交マッチング探索アルゴリズムを用いて効果的に見つける。 提案アルゴリズムの厳密な理論的および収束保証を示し、実世界のデータセットに関する広範な実験を通じて、提案されたフレームワークの有効性を示す。 我々は、GRAD-MATCHが最近のデータ選択アルゴリズムを著しく上回り、精度と効率のトレードオフに関してパレート最適であることを示す。 GRADMATCHのコードは、CORDSツールキットの一部として利用できます。

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