論文の概要: DRoP: Distributionally Robust Pruning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05579v3
• Date: Wed, 30 Oct 2024 21:36:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:58:40.104930
• Title: DRoP: Distributionally Robust Pruning
• Title（参考訳）: DRoP: 分散ロバストプルーニング
• Authors: Artem Vysogorets, Kartik Ahuja, Julia Kempe,
• Abstract要約: 我々は、訓練されたモデルの分類バイアスにデータプルーニングが与える影響について、最初の系統的研究を行う。 そこで我々はDRoPを提案する。DRoPは,標準的なコンピュータビジョンベンチマークにおいて,その性能を実証的に実証し,分散的に頑健な手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.930434318557156
• License:
• Abstract: In the era of exceptionally data-hungry models, careful selection of the training data is essential to mitigate the extensive costs of deep learning. Data pruning offers a solution by removing redundant or uninformative samples from the dataset, which yields faster convergence and improved neural scaling laws. However, little is known about its impact on classification bias of the trained models. We conduct the first systematic study of this effect and reveal that existing data pruning algorithms can produce highly biased classifiers. We present theoretical analysis of the classification risk in a mixture of Gaussians to argue that choosing appropriate class pruning ratios, coupled with random pruning within classes has potential to improve worst-class performance. We thus propose DRoP, a distributionally robust approach to pruning and empirically demonstrate its performance on standard computer vision benchmarks. In sharp contrast to existing algorithms, our proposed method continues improving distributional robustness at a tolerable drop of average performance as we prune more from the datasets.
• Abstract（参考訳）: 例外的なデータハングリーモデルの時代においては、ディープラーニングの膨大なコストを軽減するために、トレーニングデータの慎重な選択が不可欠である。 データプルーニングは、データセットから冗長あるいは非形式的なサンプルを取り除くことでソリューションを提供する。 しかし、訓練されたモデルの分類バイアスへの影響についてはほとんど分かっていない。 我々は、この効果を初めて体系的に研究し、既存のデータプルーニングアルゴリズムが高度に偏りのある分類器を生成することを明らかにした。 本稿では,クラス内のランダムプルーニングと組み合わせて適切なクラスプルーニング比を選択すると,最悪のクラス性能が向上する可能性を議論するため,ガウシアンの混在による分類リスクの理論的解析を行う。 そこで我々は,DRoPを提案する。DRoPは,標準的なコンピュータビジョンベンチマークにおいて,その性能を実証的に実証し,分散的に頑健な手法である。 既存のアルゴリズムとは対照的に,提案手法では,データセットからより多くのデータを取得することで,平均性能の低下が許容できるような分散ロバスト性の向上を継続する。

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