論文の概要: Data Distillation: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04272v2
• Date: Tue, 26 Sep 2023 04:43:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 18:16:36.993636
• Title: Data Distillation: A Survey
• Title（参考訳）: データ蒸留:調査
• Authors: Noveen Sachdeva, Julian McAuley
• Abstract要約: ディープラーニングは、膨大な数の大規模および多言語データセットのキュレーションにつながった。 個々のタスクで人間に近いパフォーマンスを持つにもかかわらず、大規模なデータセットでパラメータハングリーモデルをトレーニングすることは、多面的な問題を引き起こす。 データ蒸留アプローチは、元のデータセットの効果的なドロップイン置換として機能する、簡潔なデータ要約を合成することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.718297871027865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The popularity of deep learning has led to the curation of a vast number of massive and multifarious datasets. Despite having close-to-human performance on individual tasks, training parameter-hungry models on large datasets poses multi-faceted problems such as (a) high model-training time; (b) slow research iteration; and (c) poor eco-sustainability. As an alternative, data distillation approaches aim to synthesize terse data summaries, which can serve as effective drop-in replacements of the original dataset for scenarios like model training, inference, architecture search, etc. In this survey, we present a formal framework for data distillation, along with providing a detailed taxonomy of existing approaches. Additionally, we cover data distillation approaches for different data modalities, namely images, graphs, and user-item interactions (recommender systems), while also identifying current challenges and future research directions.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの人気は、膨大な数の大規模で多目的なデータセットのキュレーションにつながった。 個々のタスクに人間に近いパフォーマンスがあるにもかかわらず、大規模データセット上のパラメータハングリーモデルのトレーニングは、多面的な問題を引き起こす。 (a)高モデル学習時間 (b)研究の遅さ,及び (c)エコサステナビリティの低下。 代替として、データ蒸留アプローチは、モデルのトレーニング、推論、アーキテクチャ検索など、元のデータセットの効果的なドロップイン置換として機能する、精細なデータ要約を合成することを目的としている。 本稿では,既存手法の詳細な分類法を提供するとともに,データ蒸留のための形式的枠組みを提案する。 さらに,画像,グラフ,ユーザ-イテムインタラクション(レコメンダシステム)など,さまざまなデータモダリティに対するデータ蒸留アプローチについても取り上げ,現状の課題と今後の研究方向性を明らかにした。

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