論文の概要: Dataset Distillation Using Parameter Pruning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14609v5
• Date: Tue, 16 May 2023 01:47:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 19:46:28.888135
• 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: 提案手法は, より堅牢な蒸留データセットを合成し, 蒸留過程での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ことができる。 3つのデータセットの実験結果は,提案手法が他の最先端のデータセット蒸留法よりも優れていることを示している。
• 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: In many fields, the acquisition of advanced models depends on large datasets, making data storage and model training expensive. As a solution, dataset distillation can synthesize a small dataset that preserves most information of the original large dataset. The recently proposed dataset distillation method by matching network parameters has been proven effective for several datasets. However, the dimensions of network parameters are typically large. Furthermore, some parameters are difficult to match during the distillation process, degrading distillation performance. Based on this observation, this study proposes a novel dataset distillation method based on parameter pruning that solves the problem. The proposed method can synthesize more robust distilled datasets and improve distillation performance by pruning difficult-to-match parameters during the distillation process. Experimental results on three datasets show that the proposed method outperforms other state-of-the-art dataset distillation methods.
• Abstract（参考訳）: 多くの分野において、高度なモデルの獲得は大きなデータセットに依存しており、データストレージとモデルのトレーニングは高価である。 解決策として、データセットの蒸留は、元の大きなデータセットのほとんどの情報を保存する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ている。 しかし、ネットワークパラメータの次元は典型的には大きい。 さらに, 蒸留プロセスにおいて, 蒸留性能を劣化させるパラメータは一致しにくい。 そこで本研究では,この問題を解決するパラメータプルーニングに基づく新しいデータセット蒸留法を提案する。 提案手法は, より堅牢な蒸留データセットを合成し, 蒸留過程での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。 3つのデータセットの実験結果は,提案手法が他の最先端のデータセット蒸留法よりも優れていることを示している。

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