論文の概要: Generating Synthetic Datasets by Interpolating along Generalized Geodesics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06866v1
• Date: Mon, 12 Jun 2023 04:46:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 16:09:00.953855
• Title: Generating Synthetic Datasets by Interpolating along Generalized Geodesics
• Title（参考訳）: 一般測地線に沿った補間による合成データセットの生成
• Authors: Jiaojiao Fan and David Alvarez-Melis
• Abstract要約: 組み合わせ”として合成可能なデータセットの組み合わせ方法を示す。 特に、異なるラベルセットを持つデータセットと無関係なデータセットの間でさえ補間する方法を示す。 これは、オンデマンドデータセット合成をターゲットとする、有望な新しいアプローチであることを実証しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.278734644369052
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data for pretraining machine learning models often consists of collections of heterogeneous datasets. Although training on their union is reasonable in agnostic settings, it might be suboptimal when the target domain -- where the model will ultimately be used -- is known in advance. In that case, one would ideally pretrain only on the dataset(s) most similar to the target one. Instead of limiting this choice to those datasets already present in the pretraining collection, here we explore extending this search to all datasets that can be synthesized as `combinations' of them. We define such combinations as multi-dataset interpolations, formalized through the notion of generalized geodesics from optimal transport (OT) theory. We compute these geodesics using a recent notion of distance between labeled datasets, and derive alternative interpolation schemes based on it: using either barycentric projections or optimal transport maps, the latter computed using recent neural OT methods. These methods are scalable, efficient, and -- notably -- can be used to interpolate even between datasets with distinct and unrelated label sets. Through various experiments in transfer learning in computer vision, we demonstrate this is a promising new approach for targeted on-demand dataset synthesis.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルの事前トレーニングのためのデータは、しばしば異種データセットのコレクションで構成される。 ユニオンでのトレーニングは、不可知的な設定では妥当だが、ターゲットドメイン(最終的にモデルが使用される)が事前に知られているとき、それは準最適であるかもしれない。 その場合、理想的には、ターゲットのデータセットと最もよく似たデータセットにのみ事前トレーニングされる。 この選択をプリトレーニングコレクションにすでに存在するデータセットに限定するのではなく、この検索を‘合成’として合成できるすべてのデータセットに拡張する。 このような組み合わせをマルチデータセット補間として定義し、最適輸送(ot)理論から一般化された測地線の概念を定式化した。 我々は、最近のラベル付きデータセット間の距離の概念を用いてこれらの測地学を計算し、それに基づく代替補間スキームを導出する。 これらのメソッドはスケーラブルで効率的であり、特に -- 異なるラベルセットと無関係なデータセット間でも補間することができる。 コンピュータビジョンにおけるトランスファーラーニングの様々な実験を通じて、この手法は、対象とするオンデマンドデータセット合成に有望な新しいアプローチであることを実証する。

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