論文の概要: Dataset Distillation by Matching Training Trajectories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11932v1
• Date: Tue, 22 Mar 2022 17:58:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-23 12:43:52.407009
• Title: Dataset Distillation by Matching Training Trajectories
• Title（参考訳）: 訓練軌跡のマッチングによるデータセット蒸留
• Authors: George Cazenavette and Tongzhou Wang and Antonio Torralba and Alexei A. Efros and Jun-Yan Zhu
• Abstract要約: そこで本研究では,実データと同じような状態にネットワークを誘導するために,蒸留データを最適化する新しい定式化を提案する。 ネットワークが与えられたら、蒸留データを何回か繰り返して訓練し、合成訓練されたパラメータと実データで訓練されたパラメータとの距離に関して蒸留データを最適化する。 本手法は既存の手法よりも優れており,高解像度の視覚データを蒸留することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.9031209877651
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dataset distillation is the task of synthesizing a small dataset such that a model trained on the synthetic set will match the test accuracy of the model trained on the full dataset. In this paper, we propose a new formulation that optimizes our distilled data to guide networks to a similar state as those trained on real data across many training steps. Given a network, we train it for several iterations on our distilled data and optimize the distilled data with respect to the distance between the synthetically trained parameters and the parameters trained on real data. To efficiently obtain the initial and target network parameters for large-scale datasets, we pre-compute and store training trajectories of expert networks trained on the real dataset. Our method handily outperforms existing methods and also allows us to distill higher-resolution visual data.
• Abstract（参考訳）: データセット蒸留は、合成データセットでトレーニングされたモデルが、完全なデータセットでトレーニングされたモデルのテスト精度と一致するように、小さなデータセットを合成するタスクである。 本稿では,蒸留したデータを最適化し,実データ上で訓練されたものと同様の状態に誘導する新しい定式化手法を提案する。 ネットワークが与えられたら、蒸留データを何回か繰り返して訓練し、合成訓練されたパラメータと実データで訓練されたパラメータとの距離に関して蒸留データを最適化する。 大規模データセットの初期および対象のネットワークパラメータを効率的に取得するため、実データセットでトレーニングされた専門家ネットワークのトレーニングトラジェクトリを事前計算し、保存する。 提案手法は既存の手法を巧みに上回り,高分解能の視覚データを蒸留できる。

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