論文の概要: Towards Accelerated Model Training via Bayesian Data Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10544v1
• Date: Mon, 21 Aug 2023 07:58:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 14:29:21.846559
• Title: Towards Accelerated Model Training via Bayesian Data Selection
• Title（参考訳）: ベイズデータ選択によるモデル学習の高速化
• Authors: Zhijie Deng, Peng Cui, Jun Zhu
• Abstract要約: 本稿では,モデルの一般化損失に対するデータの影響を調べることによって,より合理的なデータ選択原理を提案する。 近年の研究では、モデルの一般化損失に対するデータの影響を調べることによって、より合理的なデータ選択の原則が提案されている。 この研究は、軽量ベイズ処理を活用し、大規模な事前訓練モデル上に構築された既製のゼロショット予測器を組み込むことにより、これらの問題を解決する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.62338106716745
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mislabeled, duplicated, or biased data in real-world scenarios can lead to prolonged training and even hinder model convergence. Traditional solutions prioritizing easy or hard samples lack the flexibility to handle such a variety simultaneously. Recent work has proposed a more reasonable data selection principle by examining the data's impact on the model's generalization loss. However, its practical adoption relies on less principled approximations and additional clean holdout data. This work solves these problems by leveraging a lightweight Bayesian treatment and incorporating off-the-shelf zero-shot predictors built on large-scale pre-trained models. The resulting algorithm is efficient and easy-to-implement. We perform extensive empirical studies on challenging benchmarks with considerable data noise and imbalance in the online batch selection scenario, and observe superior training efficiency over competitive baselines. Notably, on the challenging WebVision benchmark, our method can achieve similar predictive performance with significantly fewer training iterations than leading data selection methods.
• Abstract（参考訳）: 現実のシナリオにおけるミスラベル付き、重複、バイアス付きのデータは、長期間のトレーニングにつながり、モデル収束を妨げます。 簡単あるいはハードなサンプルを優先順位付けする従来のソリューションは、このような多様性を同時に扱う柔軟性を欠いている。 最近の研究は、モデルの一般化損失に対するデータの影響を調べることによって、より合理的なデータ選択原則を提案している。 しかし、その実用的採用は、少ない原理近似と追加のクリーンホールドアウトデータに依存している。 本研究は, 軽量ベイズ処理を活用し, 大規模事前学習モデルを用いた既定ゼロショット予測器を組み込むことにより, この問題を解決した。 結果として得られるアルゴリズムは効率的で実装が容易である。 我々は,オンラインバッチ選択シナリオにおいて,データノイズと不均衡がかなり大きい難易度ベンチマークについて広範な実証研究を行い,競合ベースラインよりも優れたトレーニング効率を観察する。 特に、挑戦的なwebvisionベンチマークにおいて、本手法は、リードデータ選択法よりもトレーニングイテレーションをかなり少なくして、同様の予測性能を達成することができる。

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