論文の概要: Large-scale Dataset Pruning with Dynamic Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05175v3
• Date: Fri, 14 Jun 2024 05:10:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 20:03:08.340157
• Title: Large-scale Dataset Pruning with Dynamic Uncertainty
• Title（参考訳）: 動的不確実性を考慮した大規模データ・プルーニング
• Authors: Muyang He, Shuo Yang, Tiejun Huang, Bo Zhao,
• Abstract要約: 画像分類などの多くの学習タスクの最先端技術は、より大きなデータセットを収集して、より大きなモデルをトレーニングすることによって進歩している。 本稿では,大規模データセットの創出方法について検討し,非無視的な性能低下を伴う高度な深層モデルのトレーニングを行うための情報サブセットを作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.60845105174658
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The state of the art of many learning tasks, e.g., image classification, is advanced by collecting larger datasets and then training larger models on them. As the outcome, the increasing computational cost is becoming unaffordable. In this paper, we investigate how to prune the large-scale datasets, and thus produce an informative subset for training sophisticated deep models with negligible performance drop. We propose a simple yet effective dataset pruning method by exploring both the prediction uncertainty and training dynamics. We study dataset pruning by measuring the variation of predictions during the whole training process on large-scale datasets, i.e., ImageNet-1K and ImageNet-21K, and advanced models, i.e., Swin Transformer and ConvNeXt. Extensive experimental results indicate that our method outperforms the state of the art and achieves 25% lossless pruning ratio on both ImageNet-1K and ImageNet-21K. The code and pruned datasets are available at https://github.com/BAAI-DCAI/Dataset-Pruning.
• Abstract（参考訳）: 画像分類などの多くの学習タスクの最先端技術は、より大きなデータセットを収集し、それに基づいてより大きなモデルをトレーニングすることによって進歩している。 その結果、計算コストの増大は達成不可能になりつつある。 本稿では,大規模データセットの創出方法について検討し,非無視的な性能低下を伴う高度な深層モデルのトレーニングを行うための情報サブセットを作成する。 本稿では,予測の不確かさとトレーニング力学の両方を探索し,簡便で効果的なデータセット解析手法を提案する。 本研究では,大規模なデータセットであるImageNet-1KとImageNet-21Kと,Swin TransformerとConvNeXtの高度なモデルを用いて,トレーニングプロセス全体における予測の変動を測定することで,データセットのプルーニングについて検討する。 その結果,本手法は画像Net-1Kと画像Net-21Kの両方で25%のロスレスプルーニング比を達成できることがわかった。 コードはhttps://github.com/BAAI-DCAI/Dataset-Pruning.comで公開されている。

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