論文の概要: Elucidating the Design Space of Dataset Condensation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13733v2
• Date: Mon, 6 May 2024 05:34:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 22:46:58.354959
• Title: Elucidating the Design Space of Dataset Condensation
• Title（参考訳）: データセット凝縮の設計空間の解明
• Authors: Shitong Shao, Zikai Zhou, Huanran Chen, Zhiqiang Shen,
• Abstract要約: データ中心学習の概念であるデータセット凝縮は、オリジナルのデータセットから合成バージョンに重要な属性を効率的に転送する。 本稿では,ソフトカテゴリ対応マッチングの実装のような,具体的な効果的な戦略を含む包括的な設計フレームワークを提案する。 我々のテストでは、ECCは最先端の精度を達成し、圧縮比0.78%に相当するResNet-18モデルでImageNet-1kで48.6%に達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.545641118984115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Dataset condensation, a concept within data-centric learning, efficiently transfers critical attributes from an original dataset to a synthetic version, maintaining both diversity and realism. This approach significantly improves model training efficiency and is adaptable across multiple application areas. Previous methods in dataset condensation have faced challenges: some incur high computational costs which limit scalability to larger datasets (e.g., MTT, DREAM, and TESLA), while others are restricted to less optimal design spaces, which could hinder potential improvements, especially in smaller datasets (e.g., SRe2L, G-VBSM, and RDED). To address these limitations, we propose a comprehensive design framework that includes specific, effective strategies like implementing soft category-aware matching and adjusting the learning rate schedule. These strategies are grounded in empirical evidence and theoretical backing. Our resulting approach, Elucidate Dataset Condensation (EDC), establishes a benchmark for both small and large-scale dataset condensation. In our testing, EDC achieves state-of-the-art accuracy, reaching 48.6% on ImageNet-1k with a ResNet-18 model at an IPC of 10, which corresponds to a compression ratio of 0.78%. This performance exceeds those of SRe2L, G-VBSM, and RDED by margins of 27.3%, 17.2%, and 6.6%, respectively.
• Abstract（参考訳）: データ中心学習の概念であるデータセット凝縮(Dataset condensation)は、オリジナルのデータセットから合成バージョンに重要な属性を効率よく転送し、多様性とリアリズムの両方を維持します。 このアプローチはモデルのトレーニング効率を大幅に改善し、複数のアプリケーション領域で適用可能です。 大規模なデータセット(例えば、MTT、DREAM、TESLA)にスケーラビリティを制限する計算コストの低いものや、最適な設計スペースに制限されているものなど、特に小さなデータセット(例えば、SRe2L、G-VBSM、RDED)では潜在的な改善を妨げる可能性がある。 これらの制約に対処するため、ソフトカテゴリ対応マッチングの実装や学習率の調整など、具体的な効果的な戦略を含む包括的な設計フレームワークを提案する。 これらの戦略は実証的な証拠と理論的裏付けに基づいている。 得られたアプローチであるEucidate Dataset Condensation (EDC)は、小規模かつ大規模なデータセットのコンデンサのベンチマークを確立します。 我々のテストでは、ECCは最先端の精度を達成し、圧縮比0.78%に相当するResNet-18モデルでImageNet-1kで48.6%に達した。 この性能は、それぞれ27.3%、17.2%、および6.6%の差でSRe2L、G-VBSM、RDEDを上回る。

関連論文リスト

• Hierarchical Features Matter: A Deep Exploration of GAN Priors for Improved Dataset Distillation [51.44054828384487]
  階層的生成潜在蒸留(H-GLaD)と呼ばれる新しいパラメータ化法を提案する。 本手法はGAN内の階層層を系統的に探索する。 さらに,合成データセット評価に伴う計算負担を軽減するために,新しいクラス関連特徴距離尺度を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-09T09:15:54Z)
• Dataset Distillation via Adversarial Prediction Matching [24.487950991247764]
  本稿では,データセットの蒸留問題を効率的に解くための逆フレームワークを提案する。 提案手法は,オリジナルデータセットの10%程度の大きさの合成データセットを生成できるが,全オリジナルデータセットでトレーニングしたモデルのテスト精度の94%を平均で達成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T13:19:33Z)
• You Only Condense Once: Two Rules for Pruning Condensed Datasets [41.92794134275854]
  You Only Condense Once (YOCO)は、2つの恥ずかしいほど単純なデータセットプルーニングルールで、より小さなコンデンスデータセットを生成する。 実験では、ConvNet、ResNet、DenseNetなどのネットワーク上で、我々の発見を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-21T14:05:58Z)
• Dataset Condensation for Recommendation [29.239833773646975]
  推奨に適した軽量凝縮フレームワーク(DConRec)を提案する。 我々は,確率論的アプローチによる個別のユーザとイテムのインタラクションをモデル化し,ユーザの潜在的な嗜好を凝縮したデータセットに組み込むために,事前拡張モジュールを設計する。 複数の実世界のデータセットに対する実験結果から,本フレームワークの有効性と有効性が確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T09:30:11Z)
• Dataset Quantization [72.61936019738076]
  大規模データセットを小さなサブセットに圧縮する新しいフレームワークであるデータセット量子化(DQ)を提案する。 DQは、ImageNet-1kのような大規模データセットを最先端圧縮比で蒸留する最初の方法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T07:24:29Z)
• Improved Distribution Matching for Dataset Condensation [91.55972945798531]
  本稿では,分布マッチングに基づく新しいデータセット凝縮法を提案する。 提案手法は,計算資源の少ない従来の最適化指向手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-19T04:07:33Z)
• DC-BENCH: Dataset Condensation Benchmark [79.18718490863908]
  この研究は、データセットの凝縮に関する最初の大規模標準ベンチマークを提供する。 それは、凝縮法の生成可能性と有効性を包括的に反映する一連の評価から成り立っている。 ベンチマークライブラリは、将来の研究とアプリケーションを容易にするためにオープンソース化されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T03:54:05Z)
• Condensing Graphs via One-Step Gradient Matching [50.07587238142548]
  ネットワーク重みを訓練せずに1ステップのみの勾配マッチングを行う1ステップ勾配マッチング方式を提案する。 我々の理論的分析は、この戦略が実際のグラフの分類損失を減少させる合成グラフを生成することができることを示している。 特に、元のパフォーマンスの最大98%を近似しながら、データセットサイズを90%削減することが可能です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-15T18:20:01Z)
• Dataset Condensation via Efficient Synthetic-Data Parameterization [40.56817483607132]
  大量のデータを持つ機械学習は、膨大な計算コストと、トレーニングとチューニングのためのストレージの価格が伴う。 データセットの凝縮に関する最近の研究は、コンパクトなトレーニングデータセットを合成することで、そのような大量のデータへの依存を減らそうとしている。 本稿では,データ規則性を考慮した効率的なパラメータ化により,ストレージ予算に制限のある複数の合成データを生成する,新しい凝縮フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-30T09:55:31Z)
• CAFE: Learning to Condense Dataset by Aligning Features [72.99394941348757]
  本稿ではCAFE(Aligning features)によるCondenseデータセットの新しいスキームを提案する。 このアプローチの核心は、さまざまなスケールにわたる実データと合成データから機能を整合させる効果的な戦略です。 提案したCAFEを様々なデータセットで検証し,概ね最先端技術であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-03T05:58:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。