論文の概要: Dataset Distillation via Knowledge Distillation: Towards Efficient Self-Supervised Pre-Training of Deep Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02116v1
• Date: Thu, 3 Oct 2024 00:39:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 08:45:48.532633
• Title: Dataset Distillation via Knowledge Distillation: Towards Efficient Self-Supervised Pre-Training of Deep Networks
• Title（参考訳）: 知識蒸留によるデータセット蒸留-ディープネットワークの効率的な自己監督型事前学習を目指して-
• Authors: Siddharth Joshi, Jiayi Ni, Baharan Mirzasoleiman,
• Abstract要約: SSL事前トレーニングのための最初の有効なDD法を提案する。 具体的には、SSLでトレーニングされたより大きな教師モデルの表現に合わせるために、小さな学生モデルを訓練する。 KDの目的はSSLよりもかなり分散度が低いため、我々の手法は、高品質エンコーダの事前訓練に成功できる合成データセットを生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.932880269282014
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dataset distillation (DD) generates small synthetic datasets that can efficiently train deep networks with a limited amount of memory and compute. Despite the success of DD methods for supervised learning, DD for self-supervised pre-training of deep models has remained unaddressed. Pre-training on unlabeled data is crucial for efficiently generalizing to downstream tasks with limited labeled data. In this work, we propose the first effective DD method for SSL pre-training. First, we show, theoretically and empirically, that naive application of supervised DD methods to SSL fails, due to the high variance of the SSL gradient. Then, we address this issue by relying on insights from knowledge distillation (KD) literature. Specifically, we train a small student model to match the representations of a larger teacher model trained with SSL. Then, we generate a small synthetic dataset by matching the training trajectories of the student models. As the KD objective has considerably lower variance than SSL, our approach can generate synthetic datasets that can successfully pre-train high-quality encoders. Through extensive experiments, we show that our distilled sets lead to up to 13% higher accuracy than prior work, on a variety of downstream tasks, in the presence of limited labeled data.
• Abstract（参考訳）: データセット蒸留(DD)は、限られたメモリと計算量でディープネットワークを効率的に訓練できる小さな合成データセットを生成する。 教師付き学習のためのDD手法の成功にもかかわらず、ディープモデルの自己教師付き事前学習のためのDDは、未適応のままである。 ラベル付きデータに対する事前トレーニングは、ラベル付きデータに制限のある下流タスクに効率的に一般化するために重要である。 本研究では,SSL事前トレーニングのための最初の有効なDD法を提案する。 まず、理論上かつ実証的に、SSL勾配のばらつきが大きいため、教師付きDDメソッドのSSLへの適用は失敗することを示す。 そこで本研究では,知識蒸留(KD)文献の知見に頼ってこの問題に対処する。 具体的には、SSLでトレーニングされたより大きな教師モデルの表現に合わせるために、小さな学生モデルを訓練する。 そして,学生モデルの学習軌跡をマッチングして,小さな合成データセットを生成する。 KDの目的はSSLよりもかなり分散度が低いため、我々の手法は、高品質エンコーダの事前訓練に成功できる合成データセットを生成することができる。 広範囲な実験により, 蒸留セットは, ラベル付き限られたデータの存在下で, 様々な下流タスクにおいて, 先行作業よりも最大13%高い精度で処理できることが判明した。

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