論文の概要: Leveraging Importance Weights in Subset Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12052v1
• Date: Sat, 28 Jan 2023 02:07:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 19:22:30.133462
• Title: Leveraging Importance Weights in Subset Selection
• Title（参考訳）: サブセット選択における重要度の導入
• Authors: Gui Citovsky, Giulia DeSalvo, Sanjiv Kumar, Srikumar Ramalingam, Afshin Rostamizadeh, Yunjuan Wang
• Abstract要約: 本稿では,任意のモデルファミリを実用的なバッチ設定で扱うように設計されたサブセット選択アルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムであるIWeSは、各サンプルに割り当てられたサンプリング確率が、以前選択されたバッチで訓練されたモデルのエントロピーに基づいて、重要サンプリングによってサンプルを選択する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.54597544672441
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a subset selection algorithm designed to work with arbitrary model families in a practical batch setting. In such a setting, an algorithm can sample examples one at a time but, in order to limit overhead costs, is only able to update its state (i.e. further train model weights) once a large enough batch of examples is selected. Our algorithm, IWeS, selects examples by importance sampling where the sampling probability assigned to each example is based on the entropy of models trained on previously selected batches. IWeS admits significant performance improvement compared to other subset selection algorithms for seven publicly available datasets. Additionally, it is competitive in an active learning setting, where the label information is not available at selection time. We also provide an initial theoretical analysis to support our importance weighting approach, proving generalization and sampling rate bounds.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,任意のモデルファミリと組むように設計したサブセット選択アルゴリズムを提案する。 このような設定では、アルゴリズムは一度に1つのサンプルをサンプリングできるが、オーバーヘッドコストを制限するために、十分な量のサンプルが選択されると、その状態(つまり、さらなるトレーニングモデル重み)を更新できるだけである。 IWeSアルゴリズムは、各サンプルに割り当てられたサンプリング確率が、以前選択されたバッチでトレーニングされたモデルのエントロピーに基づいて、重要サンプリングによってサンプルを選択する。 IWeSは7つの公開データセットの他のサブセット選択アルゴリズムと比較して、大幅なパフォーマンス向上を認めた。 また、選択時にラベル情報を利用できないアクティブラーニング環境では競争力がある。 また,重み付け手法の重要性を裏付ける最初の理論解析を行い,一般化とサンプリング率の限界を証明した。

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