論文の概要: Accelerating Dataset Distillation via Model Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06152v2
• Date: Sat, 15 Apr 2023 15:58:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 23:16:37.200630
• Title: Accelerating Dataset Distillation via Model Augmentation
• Title（参考訳）: モデル拡張によるデータセット蒸留の促進
• Authors: Lei Zhang, Jie Zhang, Bowen Lei, Subhabrata Mukherjee, Xiang Pan, Bo Zhao, Caiwen Ding, Yao Li, Dongkuan Xu
• Abstract要約: 本研究では,初期モデルとパラメータを用いた2つのモデル拡張手法を提案し,学習コストを大幅に削減した情報合成集合を学習する。 提案手法は,最先端の手法と同等の性能で,最大20倍の高速化を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.3027484667024
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dataset Distillation (DD), a newly emerging field, aims at generating much smaller but efficient synthetic training datasets from large ones. Existing DD methods based on gradient matching achieve leading performance; however, they are extremely computationally intensive as they require continuously optimizing a dataset among thousands of randomly initialized models. In this paper, we assume that training the synthetic data with diverse models leads to better generalization performance. Thus we propose two model augmentation techniques, i.e. using early-stage models and parameter perturbation to learn an informative synthetic set with significantly reduced training cost. Extensive experiments demonstrate that our method achieves up to 20x speedup and comparable performance on par with state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 新たな分野であるDataset Distillation (DD)は、大規模なデータからはるかに小さくて効率的な合成トレーニングデータセットを生成することを目的としている。 勾配マッチングに基づく既存のDD手法は、先行性能を達成するが、数千のランダム初期化モデルの間でデータセットを継続的に最適化する必要があるため、非常に計算集約的である。 本稿では,多種多様なモデルを用いた合成データの学習が一般化性能の向上につながると仮定する。 そこで本研究では,初期モデルとパラメータ摂動を用いて,学習コストを大幅に削減した情報合成集合を学習する2つのモデル拡張手法を提案する。 実験により,本手法は20倍の高速化を実現し,最先端手法と同等の性能を示した。

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