論文の概要: A Coreset Learning Reality Check

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06163v1
• Date: Sun, 15 Jan 2023 19:26:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 17:01:53.467456
• Title: A Coreset Learning Reality Check
• Title（参考訳）: Coreset Learning Reality Check
• Authors: Fred Lu, Edward Raff, James Holt
• Abstract要約: サブサンプリングアルゴリズムは、巨大なデータセットにモデルを適合させる前に、データサイズを減らすための自然なアプローチである。 近年,データ行列から行をサブサンプリングする手法がいくつか提案されている。 コアセットおよび最適サブサンプリング文献から引き出されたロジスティック回帰の複数の手法を比較し,その有効性の矛盾を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.002265576337486
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Subsampling algorithms are a natural approach to reduce data size before fitting models on massive datasets. In recent years, several works have proposed methods for subsampling rows from a data matrix while maintaining relevant information for classification. While these works are supported by theory and limited experiments, to date there has not been a comprehensive evaluation of these methods. In our work, we directly compare multiple methods for logistic regression drawn from the coreset and optimal subsampling literature and discover inconsistencies in their effectiveness. In many cases, methods do not outperform simple uniform subsampling.
• Abstract（参考訳）: サブサンプリングアルゴリズムは、巨大なデータセットにモデルを適用する前にデータサイズを減らす自然なアプローチである。 近年,データ行列から行をサブサンプリングする手法がいくつか提案されている。 これらの研究は理論と限定的な実験によって支持されているが、これまでこれらの方法の包括的な評価は行われていない。 本研究では,コアセットおよび最適サブサンプリング文献から引き出されたロジスティック回帰の複数の手法を直接比較し,その有効性の矛盾を明らかにする。 多くの場合、メソッドは単純な一様サブサンプリングを上回らない。

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