論文の概要: Effective Subset Selection Through The Lens of Neural Network Pruning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01086v1
• Date: Mon, 3 Jun 2024 08:12:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-06 01:58:18.637206
• Title: Effective Subset Selection Through The Lens of Neural Network Pruning
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークプルーニングのレンズによる効果的なサブセット選択
• Authors: Noga Bar, Raja Giryes,
• Abstract要約: 注釈付きデータを賢明に選択することが重要であり、これは部分集合選択問題として知られている。 より広範に研究されているサブセット選択とニューラルネットワークプルーニングの関係について検討する。 ニューラルネットワークの特徴のノルム基準を利用して、サブセット選択法を改善することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.43307762723943
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Having large amounts of annotated data significantly impacts the effectiveness of deep neural networks. However, the annotation task can be very expensive in some domains, such as medical data. Thus, it is important to select the data to be annotated wisely, which is known as the subset selection problem. We investigate the relationship between subset selection and neural network pruning, which is more widely studied, and establish a correspondence between them. Leveraging insights from network pruning, we propose utilizing the norm criterion of neural network features to improve subset selection methods. We empirically validate our proposed strategy on various networks and datasets, demonstrating enhanced accuracy. This shows the potential of employing pruning tools for subset selection.
• Abstract（参考訳）: 大量の注釈付きデータを持つことは、ディープニューラルネットワークの有効性に大きな影響を及ぼす。 しかし、医療データなど一部の領域では、アノテーションタスクは非常に高価である可能性がある。 したがって、アノテートするデータを賢明に選択することが重要であり、これはサブセット選択問題として知られている。 より広範に研究されているサブセット選択とニューラルネットワークプルーニングの関係について検討し,それらの対応性を確立する。 ネットワークプルーニングからの洞察を活用し,ニューラルネットワーク特徴のノルム基準を利用してサブセット選択法を改善することを提案する。 提案手法を様々なネットワークやデータセット上で実証的に検証し,精度を向上した。 これは、サブセットの選択にプルーニングツールを使う可能性を示している。

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