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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07506v2
• Date: Fri, 19 Jul 2024 00:14:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 00:26:14.120221
• 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, 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。 5つの公開データセット上でHMNを評価し,提案手法がすべてのベースラインより優れていることを示す。
• 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 small synthetic dataset that captures the knowledge of a natural dataset while being usable for training models with comparable accuracy. Recent works propose to enhance DC with data parameterization, which condenses data into very compact parameterized data containers instead of images. 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 five public datasets and show that our proposed method outperforms all baselines.
• Abstract（参考訳）: 実世界のデータセットが与えられた場合、データ凝縮(DC)は、同等の精度でモデルのトレーニングに使用しながら、自然なデータセットの知識をキャプチャする小さな合成データセットを合成することを目的としている。 最近の研究は、データを画像ではなく、非常にコンパクトな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後にある直感は、画像の共有機能をエンコードして、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,従来のデータパラメータ化手法では見過ごされていない分類体系の階層構造により,画像が階層的に共通の特徴を共有することを認識している。 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現する。 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。 5つの公開データセット上でHMNを評価し,提案手法がすべてのベースラインより優れていることを示す。

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