論文の概要: Deep Learning on a Data Diet: Finding Important Examples Early in Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07075v2
• Date: Tue, 28 Mar 2023 13:51:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 20:21:50.029464
• Title: Deep Learning on a Data Diet: Finding Important Examples Early in Training
• Title（参考訳）: データダイエットのディープラーニング: トレーニングの初期段階で重要な例を見つける
• Authors: Mansheej Paul, Surya Ganguli, Gintare Karolina Dziugaite
• Abstract要約: ビジョンデータセットでは、トレーニングの初期段階で重要な例を特定するために、単純なスコアを使用することができる。 グラディエントノルメッド(GraNd)と誤差L2-ノルム(EL2N)という2つのスコアを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.746302913918484
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent success in deep learning has partially been driven by training increasingly overparametrized networks on ever larger datasets. It is therefore natural to ask: how much of the data is superfluous, which examples are important for generalization, and how do we find them? In this work, we make the striking observation that, in standard vision datasets, simple scores averaged over several weight initializations can be used to identify important examples very early in training. We propose two such scores -- the Gradient Normed (GraNd) and the Error L2-Norm (EL2N) scores -- and demonstrate their efficacy on a range of architectures and datasets by pruning significant fractions of training data without sacrificing test accuracy. In fact, using EL2N scores calculated a few epochs into training, we can prune half of the CIFAR10 training set while slightly improving test accuracy. Furthermore, for a given dataset, EL2N scores from one architecture or hyperparameter configuration generalize to other configurations. Compared to recent work that prunes data by discarding examples that are rarely forgotten over the course of training, our scores use only local information early in training. We also use our scores to detect noisy examples and study training dynamics through the lens of important examples -- we investigate how the data distribution shapes the loss surface and identify subspaces of the model's data representation that are relatively stable over training.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの最近の成功は、さらに大きなデータセット上の過小評価されたネットワークのトレーニングによって部分的に推進されている。 したがって、データのうちどのくらいが過剰であるか、どの例が一般化に重要であるか、どのように見つけられるのか、という問いは自然である。 この研究では、標準的なビジョンデータセットでは、いくつかの重み初期化の平均値が、トレーニングの非常に早い段階で重要な例を特定するのに利用できるという驚くべき観察を行ないます。 We propose two such scores -- the Gradient Normed (GraNd) and the Error L2-Norm (EL2N) scores -- and demonstrate their efficacy on a range of architectures and datasets by pruning significant fractions of training data without sacrificing test accuracy. In fact, using EL2N scores calculated a few epochs into training, we can prune half of the CIFAR10 training set while slightly improving test accuracy. Furthermore, for a given dataset, EL2N scores from one architecture or hyperparameter configuration generalize to other configurations. Compared to recent work that prunes data by discarding examples that are rarely forgotten over the course of training, our scores use only local information early in training. We also use our scores to detect noisy examples and study training dynamics through the lens of important examples -- we investigate how the data distribution shapes the loss surface and identify subspaces of the model's data representation that are relatively stable over training.

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