論文の概要: On the Trade-off of Intra-/Inter-class Diversity for Supervised Pre-training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12224v2
• Date: Fri, 1 Dec 2023 15:56:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 18:44:12.819170
• Title: On the Trade-off of Intra-/Inter-class Diversity for Supervised Pre-training
• Title（参考訳）: 事前訓練を監督するクラス内・クラス内多様性のトレードオフについて
• Authors: Jieyu Zhang, Bohan Wang, Zhengyu Hu, Pang Wei Koh, Alexander Ratner
• Abstract要約: 教師付き事前学習データセットのクラス内多様性(クラス毎のサンプル数)とクラス間多様性(クラス数)とのトレードオフの影響について検討した。 トレーニング前のデータセットのサイズが固定された場合、最高のダウンストリームのパフォーマンスは、クラス内/クラス間の多様性のバランスがとれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.8087629914444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pre-training datasets are critical for building state-of-the-art machine learning models, motivating rigorous study on their impact on downstream tasks. In this work, we study the impact of the trade-off between the intra-class diversity (the number of samples per class) and the inter-class diversity (the number of classes) of a supervised pre-training dataset. Empirically, we found that with the size of the pre-training dataset fixed, the best downstream performance comes with a balance on the intra-/inter-class diversity. To understand the underlying mechanism, we show theoretically that the downstream performance depends monotonically on both types of diversity. Notably, our theory reveals that the optimal class-to-sample ratio (#classes / #samples per class) is invariant to the size of the pre-training dataset, which motivates an application of predicting the optimal number of pre-training classes. We demonstrate the effectiveness of this application by an improvement of around 2 points on the downstream tasks when using ImageNet as the pre-training dataset.
• Abstract（参考訳）: 事前トレーニングデータセットは、最先端の機械学習モデルの構築に不可欠であり、下流タスクへの影響に関する厳格な研究を動機付けている。 本研究では,教師付き事前学習データセットのクラス内多様性(クラスごとのサンプル数)とクラス間多様性(クラス数)とのトレードオフの影響について検討する。 経験的に、トレーニング済みデータセットのサイズが固定されると、最高のダウンストリームパフォーマンスはクラス内/クラス間の多様性のバランスをとることが分かりました。 基礎となるメカニズムを理解するために、下流の性能が両タイプの多様性に単調に依存することを示す。 特に, この理論は, 最適クラス対サンプル比 (#classes / #samples per class) が事前学習データセットのサイズに不変であることを明らかにしている。 我々は、ImageNetを事前学習データセットとして使用する場合、下流タスクの約2ポイントの改善により、このアプリケーションの有効性を実証する。

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