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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13733v3
• Date: Sat, 05 Oct 2024 09:45:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 18:00:35.533516
• 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:
• 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。

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