論文の概要: Leveraging Hierarchical Feature Sharing for Efficient Dataset Condensation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07506v1
• Date: Wed, 11 Oct 2023 14:02:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-10-12 22:31:37.234024
• Title: Leveraging Hierarchical Feature Sharing for Efficient Dataset Condensation
• Title（参考訳）: 効率的なデータセット凝縮のための階層的特徴共有の活用
• Authors: Haizhong Zheng, Jiachen Sun, Shutong Wu, Bhavya Kailkhura, Zhuoqing Mao, Chaowei Xiao, and Atul Prakash
• Abstract要約: 階層型メモリネットワーク(HMN)という新しいデータパラメータ化アーキテクチャを提案する。 HMNは、凝縮したデータを3層構造に格納し、データセットレベル、クラスレベル、インスタンスレベルの特徴を表現する。 我々は、HMNを4つの公開データセットで評価し、HMNと8つのDCベースラインを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.59750970617013
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given a real-world dataset, data condensation (DC) aims to synthesize a significantly smaller dataset that captures the knowledge of this dataset for model training with high performance. Recent works propose to enhance DC with data parameterization, which condenses data into parameterized data containers rather than pixel space. The intuition behind data parameterization is to encode shared features of images to avoid additional storage costs. In this paper, we recognize that images share common features in a hierarchical way due to the inherent hierarchical structure of the classification system, which is overlooked by current data parameterization methods. To better align DC with this hierarchical nature and encourage more efficient information sharing inside data containers, we propose a novel data parameterization architecture, Hierarchical Memory Network (HMN). HMN stores condensed data in a three-tier structure, representing the dataset-level, class-level, and instance-level features. Another helpful property of the hierarchical architecture is that HMN naturally ensures good independence among images despite achieving information sharing. This enables instance-level pruning for HMN to reduce redundant information, thereby further minimizing redundancy and enhancing performance. We evaluate HMN on four public datasets (SVHN, CIFAR10, CIFAR100, and Tiny-ImageNet) and compare HMN with eight DC baselines. The evaluation results show that our proposed method outperforms all baselines, even when trained with a batch-based loss consuming less GPU memory.
• Abstract（参考訳）: 実世界のデータセットが与えられたとき、データ凝縮(DC)は、非常に小さなデータセットを合成することを目的としています。 最近の研究は、データをピクセル空間ではなくパラメータ化されたデータコンテナに凝縮するデータパラメータ化により、DCを強化することを提案する。 データパラメータ化の背景にある直感は、画像の共有機能をエンコードし、追加のストレージコストを回避することである。 本稿では,現在のデータパラメータ化手法によって見過される分類システムの階層構造により,画像が階層的に共通の特徴を共有していることを認識する。 この階層的な性質とDCの整合性を向上し,データコンテナ内の情報共有の効率化を図るため,新しいデータパラメータ化アーキテクチャである階層メモリネットワーク(HMN)を提案する。 hmnは凝縮したデータを3層構造に格納し、データセットレベル、クラスレベル、インスタンスレベルの特徴を表す。 階層アーキテクチャのもう1つの有用な特性は、HMNが情報共有の達成にもかかわらず、自然に画像間で良好な独立性を保証することである。 これにより、HMNのインスタンスレベルのプルーニングにより冗長情報を低減し、冗長性をさらに最小化し、性能を向上させることができる。 我々は,4つの公開データセット(SVHN, CIFAR10, CIFAR100, Tiny-ImageNet)上でHMNを評価し,HMNを8つのDCベースラインと比較した。 評価の結果,GPUメモリを消費しないバッチベースの損失を訓練しても,提案手法は全てのベースラインより優れていた。

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