論文の概要: A Label is Worth a Thousand Images in Dataset Distillation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10485v1
- Date: Sat, 15 Jun 2024 03:30:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-19 00:12:44.318611
- Title: A Label is Worth a Thousand Images in Dataset Distillation
- Title（参考訳）: ラベルは、データセットの蒸留で数千枚の画像の価値がある
- Authors: Tian Qin, Zhiwei Deng, David Alvarez-Melis,
- Abstract要約: データ$textitquality$は、機械学習モデルのパフォーマンスにおいて重要な要素である。
本研究では, 最先端蒸留法の性能を説明する主な要因は, 合成データを生成する技術ではなく, ソフトラベルの利用であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.272675455429006
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Data $\textit{quality}$ is a crucial factor in the performance of machine learning models, a principle that dataset distillation methods exploit by compressing training datasets into much smaller counterparts that maintain similar downstream performance. Understanding how and why data distillation methods work is vital not only for improving these methods but also for revealing fundamental characteristics of "good" training data. However, a major challenge in achieving this goal is the observation that distillation approaches, which rely on sophisticated but mostly disparate methods to generate synthetic data, have little in common with each other. In this work, we highlight a largely overlooked aspect common to most of these methods: the use of soft (probabilistic) labels. Through a series of ablation experiments, we study the role of soft labels in depth. Our results reveal that the main factor explaining the performance of state-of-the-art distillation methods is not the specific techniques used to generate synthetic data but rather the use of soft labels. Furthermore, we demonstrate that not all soft labels are created equal; they must contain $\textit{structured information}$ to be beneficial. We also provide empirical scaling laws that characterize the effectiveness of soft labels as a function of images-per-class in the distilled dataset and establish an empirical Pareto frontier for data-efficient learning. Combined, our findings challenge conventional wisdom in dataset distillation, underscore the importance of soft labels in learning, and suggest new directions for improving distillation methods. Code for all experiments is available at https://github.com/sunnytqin/no-distillation.
- Abstract（参考訳）: データ$\textit{quality}$は、機械学習モデルのパフォーマンスにおいて重要な要素である。この原則は、トレーニングデータセットを、同じようなダウンストリームのパフォーマンスを維持するための、はるかに小さなデータセットに圧縮することで、データセットの蒸留方法を活用する。
データ蒸留法がどのように機能するかを理解することは、これらの方法を改善するだけでなく、「良い」訓練データの基本的特徴を明らかにするためにも不可欠である。
しかし、この目的を達成する上での大きな課題は、高度だがほとんど異なる合成データを生成する方法に依存している蒸留アプローチが互いにほとんど共通点がないという観察である。
本稿では、これらの手法のほとんどに共通するほとんど見過ごされた側面、すなわちソフトな(確率的な)ラベルの使用に焦点を当てる。
一連のアブレーション実験を通じて,軟質ラベルの深部における役割について検討した。
以上の結果から, 最先端蒸留法の性能を説明する主な要因は, 合成データを生成するための特定の技術ではなく, ソフトラベルの利用であることが明らかとなった。
さらに、全てのソフトラベルが等しく作成されるわけではないことを示し、有益な$\textit{structured information}$を含まなければならない。
また,蒸留データセットのイメージ・パー・クラスの関数として,ソフトラベルの有効性を特徴付ける経験的スケーリング法を提供し,データ効率の学習のための経験的パレートフロンティアを確立する。
本研究は, データセット蒸留における従来の知恵に挑戦し, 学習におけるソフトラベルの重要性を浮き彫りにして, 蒸留法の改良に向けた新たな方向性を提案する。
すべての実験のコードはhttps://github.com/sunnytqin/no-distillationで公開されている。
関連論文リスト
- Label-Augmented Dataset Distillation [13.449340904911725]
ラベル増量によるデータセット蒸留を強化するため,ラベル増量データセット蒸留(LADD)を導入する。
LADDはそれぞれの合成画像をサブサンプリングし、リッチなセマンティクスをキャプチャするためにさらに高密度なラベルを生成する。
3つの高性能なデータセット蒸留アルゴリズムにより、LADDは平均14.9%の精度で著しく向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-24T16:54:22Z) - Heavy Labels Out! Dataset Distillation with Label Space Lightening [69.67681224137561]
HeLlOは、合成画像から直接合成ラベルをオンラインで生成できる効果的な画像-ラベルプロジェクタを目指している。
ソフトラベルの完全なセットに必要な元のストレージの0.003%しか必要とせず、大規模データセット上での現在の最先端データセット蒸留法と同等のパフォーマンスを達成できることを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-15T15:08:58Z) - Exploring the potential of prototype-based soft-labels data distillation for imbalanced data classification [0.0]
主な目的は、分類精度の観点からプロトタイプベースの軟質ラベル蒸留の性能を高めることである。
実験的研究は、この方法でデータを蒸留する能力だけでなく、増量法として機能する機会も追求している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-25T19:15:19Z) - Data Distillation Can Be Like Vodka: Distilling More Times For Better
Quality [78.6359306550245]
蒸留に1つの合成部分集合を用いるだけでは最適な一般化性能は得られない。
PDDは複数の小さな合成画像集合を合成し、それぞれ前の集合に条件付けし、これらの部分集合の累積和でモデルを訓練する。
実験の結果, PDDは既存のデータセット蒸留法の性能を最大4.3%向上させることができることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-10T20:04:44Z) - Distill Gold from Massive Ores: Bi-level Data Pruning towards Efficient Dataset Distillation [96.92250565207017]
本研究では,データセット蒸留作業におけるデータ効率と選択について検討する。
蒸留の力学を再現することにより、実際のデータセットに固有の冗長性についての洞察を提供する。
蒸留における因果関係から最も寄与した試料を見出した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-28T06:53:41Z) - Explicit and Implicit Knowledge Distillation via Unlabeled Data [5.702176304876537]
高速な計算機生成装置を代替する効率的な未ラベルサンプル選択法を提案する。
また,データ領域シフトによるラベルノイズを抑制するためのクラスドロップ機構を提案する。
実験結果から,本手法が他の最先端手法よりも高速に収束し,精度が向上できることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-17T09:10:41Z) - A Comprehensive Survey of Dataset Distillation [73.15482472726555]
限られた計算能力で無制限に成長するデータを扱うことは困難になっている。
ディープラーニング技術はこの10年で前例のない発展を遂げた。
本稿では,多面的なデータセット蒸留の総合的な理解を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-13T15:11:38Z) - Learning to Generate Synthetic Training Data using Gradient Matching and
Implicit Differentiation [77.34726150561087]
本稿では,深層ネットワークの訓練に要するデータ量を削減できる各種データ蒸留技術について検討する。
近年の考え方に触発されて, 生成的学習ネットワーク, 勾配マッチング, インプリシット関数理論に基づく新しいデータ蒸留手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-16T11:45:32Z) - Conditional Generative Data-Free Knowledge Distillation based on
Attention Transfer [0.8594140167290099]
実データを必要としない効率的な携帯ネットワークを訓練するための条件付き生成データフリー知識蒸留(CGDD)フレームワークを提案する。
本フレームワークでは,教師モデルから抽出した知識を除き,事前設定ラベルを付加的な補助情報として導入する。
CIFAR10, CIFAR100, Caltech101では, 99.63%, 99.07%, 99.84%の相対精度が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-31T09:23:40Z) - Flexible Dataset Distillation: Learn Labels Instead of Images [44.73351338165214]
我々の新しいアルゴリズムでラベルを蒸留すると、以前の画像に基づく蒸留よりも良い結果が得られる。
従来のイメージベースによるデータセット蒸留法よりも効果的であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-15T17:37:23Z)
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。