論文の概要: MODE: Multi-Objective Adaptive Coreset Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.21152v1
• Date: Wed, 24 Dec 2025 12:43:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-25 19:43:21.780622
• Title: MODE: Multi-Objective Adaptive Coreset Selection
• Title（参考訳）: MODE: 多目的適応コアセットの選択
• Authors: Tanmoy Mukherjee, Pierre Marquis, Zied Bouraoui,
• Abstract要約: モードは、クラスバランスの早期強調、表現学習時の多様性、収束時の不確実性といった、選択基準をトレーニングフェーズに適応させる。 MODEは(1-1/e)-近似をO(n log n)複雑性で達成し、データユーティリティの進化に関する解釈可能な洞察を提供しながら、競合精度を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.64208190328432
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Mode(Multi-Objective adaptive Data Efficiency), a framework that dynamically combines coreset selection strategies based on their evolving contribution to model performance. Unlike static methods, \mode adapts selection criteria to training phases: emphasizing class balance early, diversity during representation learning, and uncertainty at convergence. We show that MODE achieves (1-1/e)-approximation with O(n \log n) complexity and demonstrates competitive accuracy while providing interpretable insights into data utility evolution. Experiments show \mode reduces memory requirements
• Abstract（参考訳）: モデルの性能向上に寄与するコアセット選択戦略を動的に組み合わせたフレームワークであるMode(Multi-Objective Adaptive Data efficiency)を提案する。 静的メソッドとは異なり、Shamodeはクラスバランスの早期強調、表現学習時の多様性、収束時の不確実性といった、選択基準をトレーニングフェーズに適応させる。 MODEは(1-1/e)-近似をO(n \log n)複雑性で達成し、データユーティリティの進化に関する解釈可能な洞察を提供しながら、競合精度を示す。 実験の結果、‘mode’はメモリ要求を減少させる

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