論文の概要: Learning to Generate Synthetic Training Data using Gradient Matching and Implicit Differentiation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08559v1
• Date: Wed, 16 Mar 2022 11:45:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-17 13:14:12.906629
• Title: Learning to Generate Synthetic Training Data using Gradient Matching and Implicit Differentiation
• Title（参考訳）: 勾配マッチングと暗示差分を用いた合成学習データ生成の学習
• Authors: Dmitry Medvedev, Alexander D'yakonov
• Abstract要約: 本稿では,深層ネットワークの訓練に要するデータ量を削減できる各種データ蒸留技術について検討する。 近年の考え方に触発されて, 生成的学習ネットワーク, 勾配マッチング, インプリシット関数理論に基づく新しいデータ蒸留手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.34726150561087
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Using huge training datasets can be costly and inconvenient. This article explores various data distillation techniques that can reduce the amount of data required to successfully train deep networks. Inspired by recent ideas, we suggest new data distillation techniques based on generative teaching networks, gradient matching, and the Implicit Function Theorem. Experiments with the MNIST image classification problem show that the new methods are computationally more efficient than previous ones and allow to increase the performance of models trained on distilled data.
• Abstract（参考訳）: 巨大なトレーニングデータセットを使用することは、コストがかかり、不便である。 本稿では,深層ネットワークの訓練に要するデータ量を削減できる各種データ蒸留技術について検討する。 近年の考え方に触発されて, 生成的学習ネットワーク, 勾配マッチング, インプリシット関数理論に基づく新しいデータ蒸留手法を提案する。 mnist画像分類問題を用いた実験により, 従来の方法よりも計算効率が向上し, 蒸留データを用いたモデルの性能向上が期待できることがわかった。

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