論文の概要: Dataset Distillation using Parameter Pruning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14609v1
• Date: Thu, 29 Sep 2022 07:58:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 15:49:57.286364
• Title: Dataset Distillation using Parameter Pruning
• Title（参考訳）: パラメータプルーニングを用いたデータセット蒸留
• Authors: Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
• Abstract要約: データセットの蒸留は、トレーニングされたモデルが元の大きなデータセットと同等に高いパフォーマンスを達成するように、小さなデータセットを合成することができる。 提案手法は, より堅牢な蒸留データセットを合成し, 蒸留プロセスにおいて, 難解なパラメータを抽出することにより蒸留性能を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.65823547986758
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The acquisition of advanced models relies on large datasets in many fields, which makes storing datasets and training models expensive. As a solution, dataset distillation can synthesize a small dataset such that models trained on it achieve high performance on par with the original large dataset. The recently proposed dataset distillation method by matching network parameters has been proved effective for several datasets. However, a few parameters in the distillation process are difficult to match, which harms the distillation performance. Based on this observation, this paper proposes a new method to solve the problem using parameter pruning. The proposed method can synthesize more robust distilled datasets and improve the distillation performance by pruning difficult-to-match parameters in the distillation process. Experimental results on three datasets show that the proposed method outperformed other SOTA dataset distillation methods.
• Abstract（参考訳）: 高度なモデルの獲得は、多くの分野の大規模データセットに依存しているため、データセットとトレーニングモデルの保存は高価である。 解決策として、データセットの蒸留は、トレーニングされたモデルが元の大きなデータセットと同等に高いパフォーマンスを達成するように、小さなデータセットを合成することができる。 近年,ネットワークパラメータのマッチングによるデータセット蒸留法がいくつかのデータセットに対して有効であることが証明された。 しかし, 蒸留工程におけるいくつかのパラメータは一致しにくいため, 蒸留性能に悪影響を及ぼす。 そこで本研究では,パラメータ・プルーニング(パラメータ・プルーニング)を用いた新しい手法を提案する。 提案手法は, より堅牢な蒸留データセットを合成し, 蒸留プロセスにおいて, 難しいパラメータを抽出することにより蒸留性能を向上させる。 3つのデータセットを用いた実験の結果,提案法が他のsotaデータセット蒸留法よりも優れていた。

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