論文の概要: A Comprehensive Survey of Dataset Distillation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05603v3
- Date: Thu, 5 Oct 2023 01:09:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-06 23:04:49.015393
- Title: A Comprehensive Survey of Dataset Distillation
- Title（参考訳）: データセット蒸留に関する総合調査
- Authors: Shiye Lei and Dacheng Tao
- Abstract要約: 限られた計算能力で無制限に成長するデータを扱うことは困難になっている。
ディープラーニング技術はこの10年で前例のない発展を遂げた。
本稿では,多面的なデータセット蒸留の総合的な理解を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.15482472726555
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning technology has developed unprecedentedly in the last decade and
has become the primary choice in many application domains. This progress is
mainly attributed to a systematic collaboration in which rapidly growing
computing resources encourage advanced algorithms to deal with massive data.
However, it has gradually become challenging to handle the unlimited growth of
data with limited computing power. To this end, diverse approaches are proposed
to improve data processing efficiency. Dataset distillation, a dataset
reduction method, addresses this problem by synthesizing a small typical
dataset from substantial data and has attracted much attention from the deep
learning community. Existing dataset distillation methods can be taxonomized
into meta-learning and data matching frameworks according to whether they
explicitly mimic the performance of target data. Although dataset distillation
has shown surprising performance in compressing datasets, there are still
several limitations such as distilling high-resolution data or data with
complex label spaces. This paper provides a holistic understanding of dataset
distillation from multiple aspects, including distillation frameworks and
algorithms, factorized dataset distillation, performance comparison, and
applications. Finally, we discuss challenges and promising directions to
further promote future studies on dataset distillation.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニング技術は過去10年間に前例のない発展を遂げ、多くのアプリケーションドメインで主要な選択肢となっている。
この進歩は主に、急速に成長するコンピューティング資源が高度なアルゴリズムに大量のデータを扱うことを奨励する体系的なコラボレーションによるものである。
しかし、計算能力に制限のあるデータの無制限な成長を扱うことは徐々に困難になっている。
この目的のために、データ処理効率を改善するために様々なアプローチが提案されている。
データセット削減法であるデータセット蒸留は、重要なデータから小さな典型的なデータセットを合成することでこの問題に対処し、ディープラーニングコミュニティから多くの注目を集めている。
既存のデータセット蒸留法は、ターゲットデータのパフォーマンスを明示的に模倣するかどうかに応じて、メタラーニングとデータマッチングフレームワークに分類することができる。
データセットの蒸留は、データセットの圧縮において驚くべき性能を示したが、高解像度のデータや複雑なラベル空間を持つデータの蒸留など、いくつかの制限がある。
本稿では, 蒸留フレームワークとアルゴリズム, 因子化データセット蒸留, 性能比較, 応用など, 様々な側面からデータセット蒸留を総合的に理解する。
最後に,今後のデータセット蒸留研究の推進に向けた課題と今後の方向性について述べる。
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