論文の概要: StreamFP: Learnable Fingerprint-guided Data Selection for Efficient Stream Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07590v2
- Date: Sat, 04 Jan 2025 04:29:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-07 17:04:19.499033
- Title: StreamFP: Learnable Fingerprint-guided Data Selection for Efficient Stream Learning
- Title（参考訳）: StreamFP: 効率的なストリーム学習のための学習可能なフィンガープリント誘導データ選択
- Authors: Tongjun Shi, Shuhao Zhang, Binbin Chen, Bingsheng He,
- Abstract要約: ストリーム学習(SL)は、継続的に進化するデータに迅速に適応できるモデルを必要とする。
従来のルールベースのデータ選択手法は、ストリーミングデータの動的な性質に対応するのに苦労する。
データ分散の変化に対処する最近のアプローチは、速いペースの環境での有効性を制限する課題に直面している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.832497051355553
- License:
- Abstract: Stream Learning (SL) requires models that can quickly adapt to continuously evolving data, posing significant challenges in both computational efficiency and learning accuracy. Effective data selection is critical in SL to ensure a balance between information retention and training efficiency. Traditional rule-based data selection methods struggle to accommodate the dynamic nature of streaming data, highlighting the necessity for innovative solutions that effectively address these challenges. Recent approaches to handling changing data distributions face challenges that limit their effectiveness in fast-paced environments. In response, we propose StreamFP, a novel approach that uniquely employs dynamic, learnable parameters called fingerprints to enhance data selection efficiency and adaptability in stream learning. StreamFP optimizes coreset selection through its unique fingerprint-guided mechanism for efficient training while ensuring robust buffer updates that adaptively respond to data dynamics, setting it apart from existing methods in stream learning. Experimental results demonstrate that StreamFP outperforms state-of-the-art methods by achieving accuracy improvements of 15.99%, 29.65%, and 51.24% compared to baseline models across varying data arrival rates, alongside a training throughput increase of 4.6x.
- Abstract（参考訳）: ストリーム学習(SL)は、継続的に進化するデータに迅速に適応できるモデルを必要とし、計算効率と学習精度の両方において重大な課題を提起する。
SLでは、情報保持とトレーニング効率のバランスを確保するために効果的なデータ選択が重要である。
従来のルールベースのデータ選択手法は、ストリーミングデータの動的な性質に対応するのに苦労しており、これらの課題に効果的に対処する革新的なソリューションの必要性を強調している。
データ分散の変化に対処する最近のアプローチは、速いペースの環境での有効性を制限する課題に直面している。
そこで本研究では,データ選択効率とストリーム学習適応性を向上させるために,指紋と呼ばれる動的で学習可能なパラメータを一意に用いたStreamFPを提案する。
StreamFPは、独自の指紋認証機構を通じてコアセットの選択を最適化し、効率的なトレーニングを可能にし、ロバストなバッファ更新を確保して、データダイナミクスに適応的に応答し、ストリーム学習の既存の方法とは分離する。
実験の結果、StreamFPは15.99%、29.65%、および51.24%の精度向上を達成し、トレーニングスループットが4.6倍に向上していることが示されている。
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